加密 x 人工智能框架的分析比較

進階

1/13/2025, 7:01:26 AM

本文深入探討 Crypto x AI 領域的四大框架：Eliza ($AI16Z)、GAME ($VIRTUAL)、Rig ($ARC) 和 ZerePy ($ZEREBRO)，分析它們的技術特性、市場定位和產業影響，文中詳細比較這些框架的易用性、可擴展性、適應性和效能，解析它們在不同應用場景中的潛力和限制。

Crypto x AI領域湧現了四大主流框架：

Eliza ($AI16Z),
GAME ($VIRTUAL)，
Rig ($ARC)，
ZerePy ($ZEREBRO)

這些框架旨在滿足不同開發者的獨特需求。

Eliza憑藉先行者優勢和強大的TypeScript社區支持，佔據了市場約60%的份額。GAME則專注於遊戲和元宇宙領域，迅速佔據了大約20%的市場份額。

Rig利用Rust語言的高性能特性，為Solana生態系統提供模塊化解決方案，市場份額約為15%。而基於Python的新框架ZerePy，則專注於創意產出和社交媒體自動化，市場份額大約5%。這些框架目前總價值約為17億美元，隨著AI加密應用的持續擴展，預計市場總價值可能超過200億美元。採用市值加權的投資策略在此背景下看起來頗具吸引力。每個框架都專注於特定市場細分領域——Eliza側重社交和多智能體，GAME側重遊戲和元宇宙，Rig側重企業性能，而ZerePy則側重創意社區應用，它們提供的是互補選項，而不是直接競爭對手。

一、市場概況及定位

Eliza ($AI16Z)

市場份額：約60%

市值：9億美元

主語言：TypeScript

優勢：市場先鋒，擁有龐大且活躍的GitHub社區（6000+星標，1800+分支）

重點領域：多智能體仿真和跨平臺社交互動

Eliza作為早期的AI框架之一，在市場上佔據領先地位。其先鋒優勢通過一個龐大的貢獻者社區得到加強，這不僅加速了開發速度，也促進了用戶的廣泛採用。Eliza採用TypeScript，特別適合在基於Web的生態系統中進行開發，因而極具吸引力。

GAME ($VIRTUAL)

市場份額：約20%

市值： 3億美元

主語言： API/SDK（語言無關）

優勢：遊戲行業快速採納，擁有實時處理能力

重點領域：生成程序內容和NPC的適應行為

GAME專門針對遊戲和元宇宙應用設計。其API驅動的結構和深度融入$VIRTUAL生態系統，帶來了強大的推動力：涵蓋200多個項目，日處理請求達150,000次，且持續快速增長。GAME的無代碼集成特別適合追求快速部署的團隊。

Rig ($ARC)

市場份額：約15%

市值： 1.6 億美元

主語言：Rust

優勢：高性能，模塊化設計（適合企業級應用）

重點領域：專注於Solana的應用，重視數據檢索增強生成

Rig採用Rust語言，為追求速度、內存安全和高效併發的開發者提供了理想選擇。其專門設計適合企業級或大數據驅動的應用，特別是在Solana平臺上。儘管學習曲線較高，Rig的模塊化和可靠性使其成為面向系統的開發者的首選。

ZerePy ($ZEREBRO)

市場份額：約5%

市值： 3億美元

主語言： Python

優勢：社區驅動創新，社交媒體自動化功能

重點領域：社交平臺上的代理部署，尤其擅長藝術和小眾領域的應用

ZerePy是一個新興的框架，源自Zerebro的核心技術。該框架基於Python，致力於推動如NFT、音樂和數字藝術等創新應用，因而吸引了一群忠實的追隨者。雖然與Eliza的合作提升了它的知名度，但ZerePy專注的領域相對較窄，這可能會限制它在更廣泛的企業市場中的普及。

2. 技術架構及核心部件

Eliza ($AI16Z)

多智能體系統：在同一運行環境下部署多個AI個體。
內存管理（RAG）：採用檢索增強生成技術處理長期記憶。
插件系統：支持社區開發的語音、文本和多媒體解析（如PDF、圖片）擴展。
廣泛的模型支持：可整合本地的開源大型語言模型或雲基API（如OpenAI, Anthropic）。

Eliza的技術設計以多模式通信為核心，非常適合用於社交、營銷或基於社區的AI代理。儘管其整合到各種平臺（如Discord, X, Telegram）的過程十分便捷，大規模部署時仍需精細地協調不同AI個體和內存管理。

GAME ($VIRTUAL)

API + SDK模式：為遊戲工作室和元宇宙項目提供了簡化的代理集成方案。
代理提示界面：管理用戶輸入與代理戰略引擎之間的交互。
戰略規劃引擎：區分高層策略制定與底層政策執行。
區塊鏈集成：可作為去中心化代理管理的鏈上錢包操作者。

GAME的架構專為遊戲和元宇宙環境設計，強調實時性能和持續的代理適應性。其設計主要面向虛擬世界和程序生成，儘管理論上可擴展至遊戲外領域。

Rig ($ARC)

Rust工作區結構：通過多個模塊（crate）實現功能分離，增強清晰度和模塊性。
提供者抽象層：統一管理與各種大型語言模型提供者的接口（如OpenAI, Anthropic）。
向量存儲集成：支持多種後端數據庫（如MongoDB, Neo4j）進行上下文檢索。
代理系統：集成了檢索增強生成（RAG）和特定工具的使用。

Rig的設計利用Rust的並行處理能力，適合需要嚴格資源管理的企業級應用。雖然它的層次化設計提供了高度的可靠性，但Rust較高的學習門檻可能會限制開發者的廣泛參與。

ZerePy ($ZEREBRO)

基於Python：易於被熟悉Python庫和工作流的AI/ML開發者使用。
模塊化的Zerebro後端：專注於社交媒體和藝術領域的創意內容生成。
代理自主性：側重於生成創意內容，如模因、音樂和NFT。
社交平臺集成：內置類似Twitter的功能（發帖、回覆、轉發）。

ZerePy為那些希望在社交平臺上直接部署代理的Python開發者提供瞭解決方案。雖然其應用範圍不如Eliza或Rig廣泛，但在藝術或娛樂驅動的場景中表現出色，尤其適用於去中心化社區。

3. 比較維度

3.1 可用性

Eliza: 採取平衡策略，雖因多智能體系統較複雜而學習曲線適中，但得益於強大的TypeScript開發者社區。
GAME: 針對非技術人員設計，在遊戲領域提供無代碼或低代碼解決方案。
Rig: 更具挑戰性；Rust的嚴格性要求高水平的專業技能，但提供高性能和可靠性的回報。
ZerePy: 對Python用戶而言最為友好，尤其適合創意或媒體相關的AI任務。

3.2 可擴展性

Eliza: V2版本引入了可擴展的消息總線和更好的併發處理能力，但多智能體併發處理依舊複雜。
GAME: 可擴展性與實時遊戲需求和區塊鏈網絡緊密相連；如果能妥善管理遊戲引擎的限制，性能則可以維持穩定。
Rig: 藉助Rust的異步運行時自然而然地具備擴展性，適合高吞吐量或企業級應用。
ZerePy: 主要依賴社區推動的擴展，在創意和社交媒體環境中進行測試，對大型企業負載的適應性較弱。

3.3 適應性

Eliza: 具有極高的適應性，支持插件系統、廣泛的模型支持及跨平臺整合。
GAME: 在遊戲領域具有特定的適應性，能夠與多種遊戲引擎集成，但在遊戲領域之外的適應性較弱。
Rig: 適合處理數據密集型或企業級任務，提供靈活的供應層以適應多種LLMs和向量存儲系統。
ZerePy: 主要面向創意輸出，可輕鬆擴展於Python生態系統，但在應用領域的廣度較窄。

3.4 性能

Eliza: 針對社交媒體或會話任務進行了優化，快速響應，但性能依賴於外部模型API。
GAME: 在遊戲內動態中提供實時性能，成功取決於代理邏輯與區塊鏈負荷的有效協同。
Rig: 由於Rust的併發和內存安全特性，具有高性能，非常適合複雜的大規模AI任務。
ZerePy: 性能主要取決於Python的運行速度和模型調用，通常足以處理社交和內容創建任務，但不適合處理企業級的大負載。

4. 優勢和侷限性

五、市場潛力和展望

四個框架的總市值達到17億美元，隨著AI x Crypto領域可能的爆炸性增長，市值有望擴大到超過200億美元。對認為這些各有特色的框架將在更廣泛的市場增長中共同上升的投資者來說，採用市值加權的投資策略可能是明智的。

Eliza ($AI16Z): 憑藉成熟的生態系統和強大的倉庫，以及即將推出的V2增強功能（例如Coinbase代理套件集成，TEE支持），有望繼續保持市場份額領先。
GAME ($VIRTUAL): 在遊戲/元宇宙領域準備迎來更廣泛的採納，$VIRTUAL生態系統的協同效應確保了開發者的持續興趣。
Rig ($ARC): 對於Solana上的企業級AI來說可能是一個“隱藏的寶石”，隨著握手程序的成熟，可能會複製其他特定鏈框架的成功。
ZerePy ($ZEREBRO): 雖然應用範圍較窄，但得益於強大的社區動力和Python生態系統，專注於通常被更通用解決方案忽略的創意和藝術用例，有望取得成功。