Аналитическое сравнение крипто x AI фреймворков

Пространство Крипто x AI видело четыре основных фреймворка:

• Элиза ($AI16Z),
• GAME ($VIRTUAL),
• Rig ($ARC), и
• ZerePy ($ZEREBRO)

Все они привлекают для удовлетворения различных потребностей разработчиков.

Eliza доминирует на рынке, занимая около 60% доли, благодаря своему преимуществу первого игрока и процветающему сообществу TypeScript, в то время как GAME (~20%) ориентируется на игровые и метавселенские приложения с быстрым принятием.

Фреймворк Rig (~15%), разработанный на Rust, обеспечивает модульность, ориентированную на производительность, подходящую для экосистемы Solana, а ZerePy (~5%), новичок на базе Python, фокусируется на креативном выводе и автоматизации социальных медиа. Совокупная стоимость этих фреймворков составляет 1,7 млрд долларов, и они могут достичь более 20 млрд долларов при расширении приложений криптовалюты, основанных на искусственном интеллекте, что делает подход с учетом рыночной капитализации потенциально привлекательным. Каждый фреймворк занимает уникальную нишу — социальную и мультиагентную (Eliza), игровую/метавселенную (GAME), производительность корпоративных приложений (Rig) и использование в креативном сообществе (ZerePy) — предлагая дополнительные варианты вместо прямой конкуренции.

1. Обзор и позиция на рынке

Eliza ($AI16Z)

Доля рынка: ~60%

MCap: $900M

Основной язык: TypeScript

Key Strength: Преимущество первопроходца, обширное сообщество на GitHub (6 000+ звезд, 1,8K форков)

Заметное внимание: многозадачное моделирование, межплатформенное социальное взаимодействие

• Как один из первых фреймворков ИИ-агентов в этой области, Элиза занимает доминирующую долю. Ее преимущество первого заявителя усиливается большим сообществом участников, что ускоряет как темп развития, так и принятие пользователей. Стек Элизы на TypeScript делает его естественным выбором для разработчиков, работающих в веб-экосистемах, обеспечивая широкую привлекательность.

GAME ($VIRTUAL)

Доля рынка: ~20%

MCap: $300M

Язык ядра: (на основе API/SDK; языковой подход не имеет значения)

Ключевые преимущества: Быстрое принятие игровым сектором, возможности реального времени агента

Примечательное внимание: генерация процедурного контента, адаптивное поведение NPC

• GAME разработана для игровых и метавселенских приложений. Ее архитектура на базе API и тесные связи с экосистемой $VIRTUAL вызвали значительный рост: более 200 проектов, 150 тыс. ежедневных запросов и быстрый еженедельный рост. Безкодовая интеграция GAME также привлекает команды, которые приоритезируют быстрое развертывание над глубокой технической настройкой.

Rig ($ARC)

Доля рынка: ~15%

MCap: $160M

Основной язык: Rust

Ключевые преимущества: производительность, модульный дизайн (предприятий)

Заметное внимание: «чисто играющий» на базе Solana, с акцентом на увеличение поколения с помощью извлечения

• Архитектура Rig, основанная на Rust, предназначена для разработчиков, ценящих скорость, безопасность памяти и эффективность параллелизма. Ее специализированный дизайн подходит для приложений "уровня предприятия" или с большим объемом данных, особенно на Solana. Несмотря на более крутую кривую обучения, Rig предлагает модульность и надежность, которые могут привлечь разработчиков, ориентированных на системы.

ZerePy ($ZEREBRO)

Доля рынка: ~5%

MCap: $300M

Основной язык: Python

Ключевая сила: креативность, управление социальными медиа сообществом

Заметное внимание: развертывание агента на социальных платформах, особенно для художественных или узконишевых продуктов

• ZerePy - новичок, произошедший из основного бэкэнда Zerebro. Его основа на Python, с акцентом на творческие приложения - NFT, музыку и цифровое искусство - привлекает культа последователей. Партнерство с Eliza ($AI16Z) увеличило видимость, хотя более узкая направленность ZerePy может ограничить более широкое предприятие принятие.

2. Технические архитектуры и основные компоненты

Eliza ($AI16Z)

• Система множественных агентов: Развертывание нескольких искусственных интеллектов под общим временем выполнения.
• Memory Management (RAG): Реализует конвейер увеличения извлечения для долгосрочного контекста.
• Система подключаемых модулей: Позволяет создавать расширения, созданные сообществом, для голоса, текста, обработки медиафайлов (например, PDF, изображений).
• Широкая поддержка моделей: Интеграция локальных открытых LLM или облачных API (OpenAI, Anthropic).

Технический дизайн Eliza ориентирован на многомодальную коммуникацию, что делает его отлично подходящим для социальных, маркетинговых или сообщественных AI-агентов. Хотя он отлично работает с простой интеграцией (Discord, X, Telegram), масштабное использование требует тщательной организации различных характеров агентов и модулей памяти.

ИГРА ($VIRTUAL)

• Модель API + SDK: упрощает интеграцию агента для игровых студий и проектов метавселенной.
• Интерфейс подсказки агента: организует взаимодействие между входными данными пользователя и стратегическим двигателем агента.
• Движок стратегического планирования: разделяет логику агента на планирование высокого уровня целей и выполнение политики низкого уровня.
• Интеграция блокчейна: потенциальный оператор кошелька на цепочке для децентрализованного управления агентом.

Архитектура GAME специализирована для игровых или метавселенских контекстов, приоритет уделяется производительности в реальном времени и непрерывной адаптации агентов. Хотя она может быть расширена за пределы игр, дизайн системы явно ориентирован на виртуальные миры и сценарии процедурной генерации.

Rig ($ARC)

• Структура рабочего пространства Rust: разделяет функциональность на несколько ящиков для ясности и модульности.
• Слой абстракции провайдера: нормализует взаимодействие с различными поставщиками LLM (OpenAI, Anthropic).
• Интеграция Vector Store: Поддерживает несколько бэкэндов (MongoDB, Neo4j) для получения контекста.
• Система агентов: встраивает расширенное извлечение поколений (RAG) и специализированное использование инструментов.

Высокопроизводительный дизайн Rig'a получает преимущество от многопоточной модели Rust, что делает его идеальным для предприятий, требующих строгого управления ресурсами. Концептуальная ясность с помощью слоистой абстракции обеспечивает надежность, однако крутой учебный процесс Rust может ограничить число разработчиков.

ZerePy ($ZEREBRO)

• Основанный на Python: доступный для разработчиков ИИ/МЛ, знакомых с библиотеками и рабочими процессами Python.
• Модульный Zerebro Backend: обеспечивает творческое создание контента, особенно для социальных медиа и искусства.
• Автономия агента: фокусируется на «творческих результатов», таких как мемы, музыка и генеративные задачи NFT.
• Интеграция социальной платформы: включает в себя встроенные команды для функциональности, подобной Twitter (публикация, ответ, ретвит).

ZerePy заполняет нишу для разработчиков Python, стремящихся к простому развертыванию агентов на социальных платформах. В то время как его область применения остается узкой по сравнению с Eliza или Rig, ZerePy процветает в художественных или развлекательных сценариях использования, особенно в децентрализованных сообществах.

3. Сравнительные размеры

3.1 Удобство использования

• Eliza: Сбалансированный подход, с умеренным кривой обучения из-за сложности мультиагентности, но сильной базой разработчиков TypeScript.
• ИГРА: Предназначен для тех, кто не разбирается в играх, предлагая подходы no-code или low-code.
• Rig: Более сложное; Строгость Rust требует опыта, но вознаграждение высокая производительность и надежность.
• ZerePy: самый простой для пользователей Python, особенно в творческих или медиа-ориентированных задачах искусственного интеллекта.

3.2 Масштабируемость

• Элиза: Вторая версия внедряет масштабируемую шину сообщений и улучшенную конкурентность, хотя многопроцессорная конкурентность может быть сложной.
• ИГРА: Масштабируемость связана с требованиями к реальному времени в игровой индустрии и блокчейн-сетях; производительность сохраняется, если управлять ограничениями игрового движка.
• Rig: Естественно масштабируемый с помощью асинхронного времени выполнения Rust, подходящий для высокопроизводительных или корпоративных рабочих нагрузок.
• ZerePy: масштабирование, основанное на сообществе, в первую очередь тестировалось в творческих или социальных медиа-контекстах с меньшим упором на большие нагрузки предприятий.

3.3 Адаптивность

• Eliza: Высокая адаптируемость с системой плагинов, широкой поддержкой моделей и интеграцией на различных платформах.
• GAME: Специализированная адаптивность в игровых контекстах, может интегрироваться в различные игровые движки, но менее приспособлена за пределами этой области.
• Rig: Адаптируемый для задач с большим объемом данных или предприятий; гибкий уровень провайдера для нескольких LLM и векторных хранилищ.
• ZerePy: Направлен на создание творческих продуктов; легко расширяемый в экосистеме Python, но более узкоспециализированный в области.

3.4 Производительность

• Eliza: Оптимизированная для быстрых задач в социальных сетях или бесед, с производительностью, зависящей от внешних API моделей.
• ИГРА: Реальное время выполнения для игровой динамики; успех зависит от взаимодействия логики агента и накладных расходов блокчейна.
• Rig: Высокая производительность благодаря параллелизму и безопасности памяти Rust, хорошо подходит для сложных, крупномасштабных процессов ИИ.
• ZerePy: Производительность зависит от скорости Python и вызовов моделей; обычно достаточно для социальных/контентных задач, хотя не направлена на пропускную способность предприятий.

4. Strengths and Limitations

5. Потенциал рынка и перспективы

Все четыре фреймворка вместе имеют совместную капитализацию в размере 1,7 млрд долларов, с потенциалом расширения свыше 20 млрд долларов, если сектор ИИ x Крипто будет следовать взрывным тенденциям роста, которые ранее наблюдались в блокчейнах L1. Взвешенный по капитализации подход может быть благоразумным для инвесторов, которые верят, что эти фреймворки, каждый обслуживающий отдельные рыночные ниши, будут восходить вместе в широком сценарии «поднимающейся волны».

• Eliza ($AI16Z): Скорее всего, останется лидером рынка благодаря своей устоявшейся экосистеме, надежному репозиторию и предстоящим улучшениям V2 (например, интеграции Coinbase agent kit, поддержки TEE).
• GAME ($VIRTUAL): готов к дальнейшему принятию в игровой/метавселенной. Синергия с экосистемой $VIRTUAL обеспечивает постоянный интерес со стороны разработчиков.
• Rig ($ARC): Потенциально «скрытый камень» для предприятий ИИ на Solana; по мере созревания программы handshake она может повторить успехи, достигнутые другими цепочными фреймворками.
• ZerePy ($ZEREBRO): Хотя он ограничен в области применения, он получает поддержку сильного сообщества и экосистемы Python, нацелен на творческие и художественные сферы применения, часто игнорируемые более универсальными решениями.

6. Завершающие сравнительные выводы

Технический стек & Кривая обучения

Eliza (TypeScript) находит баланс между доступностью и богатством функций.

GAME предлагает удобный API для игр, но может быть узкоспециализированным.

Rig (Rust) максимизирует производительность за счет более высокого порога сложности.

• ZerePy (Python) прост в использовании для творческих приложений, но ему не хватает широких возможностей для предприятий.

Сообщество и экосистема

Eliza: Самое большое присутствие на GitHub, отражающее сильное вовлечение сообщества и широкую применимость.

ИГРА: Быстрый рост в игровых и метавселенских кругах, корпоративные выгоды от поддержки $VIRTUAL.

Сборка: Меньшее, но технически грамотное сообщество разработчиков, сосредоточенное на высокопроизводительных случаях использования.

• ZerePy: Растущее узкоспециализированное сообщество, основанное на творчестве и децентрализованных искусствах, усиленное партнерством с Eliza.

Катализаторы будущего роста

Элиза: новый реестр плагинов и интеграция TEE могут еще более укрепить его лидерство.

ИГРА: Агрессивное расширение через экосистему $VIRTUAL; доступно для не технических пользователей.

Rig: Потенциальное партнерство Solana и фокус на предприятия могут привести к сильному росту, как только наберется популярность среди разработчиков.

• ZerePy: Capitalizing on Python’s popularity in AI and the cultural momentum around creative, community-driven projects.

Некоторые из основных фреймворков искусственного интеллекта в сфере крипто

@AlwaysBeenChoze

@marvelousdefi_

@Trong0322

@YashasEdu

@0xHvdes

@defi_ant_degen

@meekdonald_

@twindoges

@belizardd

@0xelonmoney

@0xAndrewMoh

@the_smart_ape

@andrewtalksdefi

@Foxi_xyz

@0xxbeacon

@Karamata2_2

@izu_crypt

@Mars_DeFi

@TheDefiPlug

@cchungccc

@zordcrypt

@DeRonin__

@ahboyash

@Flowslikeosmo

@CryptoStreamHub

@stacy_muur

@crypthoem

@momochenming

@nihaovand

@0xcryptowizard

@Alvin0617

@0xWatell

@wsdxbz1

@Frogling68

@jackvi810

Отказ от ответственности:

1. Эта статья перепечатана из []. Все авторские права принадлежат оригинальному автору [@arndxt_xo]. Если есть возражения против этой перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с Gate Learnкоманда, и они быстро справятся с этим.
2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в данной статье, являются исключительно точкой зрения автора и не являются инвестиционным советом.
3. Команда Gate Learn перевела статью на другие языки. Копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещено, если не указано иное.