การอภิปรายเกี่ยวกับมาตรฐานเฟรมเวิร์ก AI Agent มักทําให้เกิดความรู้สึกที่หลากหลาย ซึ่งมองว่าเป็นทั้งความก้าวหน้าที่อาจเกิดขึ้นและความเสี่ยงที่สําคัญ กรอบการทํางานในภาคนี้มีศักยภาพที่จะแข็งค่าอย่างรวดเร็วซึ่งอาจมีรายได้ถึง 300 ล้านดอลลาร์อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตามหากพวกเขาล้มเหลวในการทําตามสัญญาการสูญเสียฉันทามติอาจนําไปสู่การลดลงอย่างมาก บทความนี้จะสํารวจว่าเหตุใดมาตรฐานเฟรมเวิร์ก AI Agent จึงกลายเป็นสนามแข่งขันที่สําคัญและให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการประเมินศักยภาพการลงทุนของพวกเขา ด้านล่างนี้ฉันต้องการแบ่งปันความเข้าใจส่วนตัวของฉันเพื่อใช้อ้างอิง:

1) ตัวแทน AI มีต้นกําเนิดมาจากบริบทอินเทอร์เน็ต web2 ล้วนๆ ซึ่งโมเดล LLM ขนาดใหญ่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่กว้างขวางในสภาพแวดล้อมแบบปิด ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะผลิตแอปพลิเคชันเนื้อหาที่สร้างโดย AI แบบโต้ตอบ เช่น ChatGPT, Claud และ DeepSeek

โดยทั่วไป การเน้นของพวกเขาเป็นเรื่องของ 'application' logic มีด้านต่างๆ เช่น วิธีที่เอเจนต์สื่อสารกัน, วิธีที่พวกเขาสร้างโปรโตคอลการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่เป็นร่วมกัน, หรือวิธีที่พวกเขาสร้างกลไกการตรวจสอบการคำนวณที่สามารถยืนยันได้

การขยายเฟรมเวิร์กและมาตรฐาน AI Agent โดยพื้นฐานแล้วเกี่ยวข้องกับการย้ายจากเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลางไปยังเครือข่ายการทํางานร่วมกันแบบกระจายอํานาจ จากระบบนิเวศแบบปิดไปจนถึงโปรโตคอลมาตรฐานแบบรวมแบบเปิด และจากแอปพลิเคชัน AI Agent เดียวไปยังสถาปัตยกรรมแบบกระจาย web3 ที่เชื่อมต่อกันที่ซับซ้อน

โลจิกหลักง่าย: AI Agents ต้องมองหาโอกาสทางธุรกิจภายใต้ความคิดเชิงโมดูลของ web3 ที่ใช้เทคโนโลยี blockchain โดยเริ่มต้นด้วย "เฟรมเวิร์กมาตรฐาน" เพื่อสร้างสถาปัตยกรรมกระจายที่เข้ากันได้กับ web3 มิฉะนั้นจะเป็นแนวทาง web2 ที่เน้นที่พลังคำนวณและประสบการณ์ผู้ใช้เท่านั้น

ดังนั้นเฟรมเวิร์กของ AI Agent และมาตรฐานได้เป็นสนามรบในรอบนี้ของนิเวศ AI + Crypto โดยมีศักยภาพที่ไม่สามารถจินตนาการได้

2) เฟรมเวิร์กและมาตรฐาน AI Agent ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นมาก ตามความจริงแล้ว การฟังนักพัฒนาต่าง ๆ พูดเกี่ยวกับวิสัยทานทางเทคนิคและเส้นทางทางปฏิบัติเป็นเหมือนในช่วง 10 ปีที่ผ่านมาเมื่อ@VitalikButerinเมื่อเจ้านายทัวร์ไปจีนเพื่อหาเงินทุน จินตฉัยว่าถ้าวิตาลิคยืนหน้าเจ้านาย 10 ปีที่ผ่านมา คุณจะประเมินอย่างไร?

1. มองไปที่เสน่ห์ของผู้ก่อตั้ง ซึ่งสอดคล้องกับตรรกะของรอบแรกๆ ของนักลงทุนที่ลงทุนในคน เช่น ถ้าคุณเห็น@shawmakesmagicความจริงของ 's เมื่อเขาถูกวิจารณ์ในเรื่องการพูดตรงไปตรงมา คุณจะยึดติดกับ ai16z; หรือถ้าคุณได้รับกระแสความรู้สึกจากโซลาร์@KyeGomezB's การใส่ใจในเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง ถึงอย่างมากจาก FUD และการโกงต่าง ๆ ที่เกิดขึ้น;

2. ประเมินลักษณะทางเทคนิค อย่างไรก็ตาม ความสวยงามอาจมาจากการตกแต่ง และค่าใช้จ่ายในการตกแต่ง โครงการที่มีลักษณะทางเทคนิคที่ดีควรได้รับ Fomo ที่เป็นจิตใจการบริจาคสำหรับการลงทุน และความพยายามที่ใช้ไปในการศึกษาเพิ่มเติม ตัวอย่างเช่น: คุณภาพของโค้ด Github, ชื่อเสียงของชุมชนนักพัฒนา, ว่าโครงสร้างทางเทคนิคเป็นไปตามตรรกะหรือไม่, ว่าเฟรมเวิร์กทางเทคนิคได้ถูกนำมาใช้หรือไม่, ความลึกซึ้งทางเทคนิคของกระดาษสีขาว เป็นต้น

1. พิจารณาตรรกะนิเวศการเล่าเรื่อง ติดตามรายละเอียดของ AI Agent track ที่มีเส้นทางเนรมิตให้เป็นรูปแบบบล็อกเชนอย่างรวดเร็ว คุณจะพบว่ามีเส้นทางเพิ่มเติมที่เก่ามากขึ้นที่กำลังยอมรับการสนับสนุนในเรื่องราว AI Agent แน่นอนว่า ต้นฉบับแบบกรอบขนาดใหญ่อย่างเดียวก็ยังเป็นทิศทางรายละเอียดใหญ่เช่นเดียวกัน เข้าใจว่า #ElizaOS, #arc, #Swarms, #REIยังคงสำรวจโอกาสในการ “blockchainization” อยู่ เช่น #Focaiเป็นโครงการชุมชนที่สำรวจการ"บล็อกเชนไอเซีย” ของกรอบ ElizaOS ตรรกะนารีที่ดีนำเสนอเสถียรภาพเพราะมีความคาดหวังจากตลาดคริปโตทั้งหมดถ้าโครงการเด่นอย่างเฉียบพลันว่าจะแก้ไขปัญหา AI ที่ web2 ไม่สามารถแก้ไขในระยะเวลาสั้น ๆ คุณจะเชื่อมั้ย?

2. พฤติกรรมระบบนิเวศที่สังเกตเห็น มาตรฐานของโครงสร้างย่อมอยู่ในชั้นต้นจริง และในส่วนมากเราควรสรุปมาตรฐานของโครงสร้างหลังจากมี AI Agent เดียว ตัวอย่างเช่น#zerebroเร็ว ๆ นี้เปิดตัว zerePy เพิ่มพลังให้กับ AI เดี่ยวด้วยเฟรมเวิร์ค ที่แข็งแกร่งกว่าเปิดเหรียญเฟรมใหม่เพื่อแยกความเห็น แต่เฟรมและมาตรฐานที่ไม่คาดคิด ไม่ว่าจะมีความสัญชาติใหญ่แค่ไหนก็ตาม จำเป็นต้องประเมินโดยใช้มาตรการในการปฏิบัติของทีมและความเร็วในการดำเนินการและการหมุนเวียนของ AI Agent และว่ามีการปฏิบัติในระบบนิเวศหรือไม่ สิ่งนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเติบโตอย่างยั่งยืนของโครงการ

สรุปได้ว่าการต่อสู้ในวันนี้เกี่ยวกับกรอบและมาตรฐานเป็นเรื่องเกี่ยวกับการล็อคว่าใครจะเป็น EVM ของรอบต่อไปในการเล่าเรื่อง AI Agent ซึ่งจะเป็น SVM ที่มีประสิทธิภาพดีกว่า EVM และในระหว่างกระบวนการนี้หาก Cosmos IBC ปรากฏขึ้นกระบวนทัศน์ DeFi ใหม่ที่มี Move หรือ EVM แบบขนานเลเยอร์การทํางานพร้อมกันขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ 2... แค่คิดว่าถนนสายนี้ยาวแค่ไหน?

Frameworks and standards will keep emerging, each generation stronger than the last. It’s hard to make a choice.

ฉันดูเฉพาะระดับกิจกรรมของนักพัฒนาและผลการดําเนินการจริงของโครงการ หากพวกเขาไม่สามารถส่งมอบได้การขัดขวางระยะสั้นเป็นเพียงช่องว่าง หากเห็น "ความแน่นอน" ก็ไม่สายเกินไปที่จะขึ้นเครื่อง การประเมินมูลค่าเพดานของ AI Agents อาจสูงเท่ากับระดับ "ห่วงโซ่สาธารณะ" ซึ่งอาจมีโอกาสมากกว่า 10 พันล้านดอลลาร์ดังนั้นจึงไม่จําเป็นต้องรีบเร่ง

3) ขอบเขตระหว่างกรอบและมาตรฐาน AI Agent มีความคลุมเครือมากมาย เช่น เฟรมเวิร์กของ ElizaOS มาตรฐานสามารถบรรยายคุณภาพเพียงอย่างเดียวว่าเป็นรูปแบบที่เป็นที่สักของชุมชนนักพัฒนาก่อนที่จะกลายเป็นแพลตฟอร์ม โดยมีค่าเพียงอย่างเดียวที่รับการสนับสนุนโดย#ai16z; หรือ #เกมมาตรฐานกรอบยังคงเล่นใต้รูปแบบโมเดลแหล่งที่มาปิด#Virtualซึ่งเป็นแบบไม่ธรรมดาเมื่อเทียบกับโครงสร้างร่วมกันของโอเพนซอร์สเมนสตรีม

ยิ่งไปกว่านั้นในขณะที่เฟรมเวิร์ก ElizaOS เป็นผู้เล่นชั้นนําอย่างปฏิเสธไม่ได้ แต่ก็มีอิสระ #ELIZA, และไม่ชัดเจนว่ามันเชื่อมโยงกันอย่างไร;#arc เฟรมเวิร์ก RIG มีรากฐานที่มั่นคง แต่การใช้ภาษา Rust กับฟิลด์ AI Agent เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพรู้สึกว่าล้ําหน้าเกินไป #Swarmsรูปลักษณ์ทางเทคนิคของ ‘s นั้นจริงๆ แล้วไม่แย่เลย แต่มีการเริ่มต้นที่อยู่ในสภาวะ FUD และความหลักล้มโลกที่ไม่คาดคิด และสถานการณ์ที่ก่อให้เกิดความกังวล#REIการสำรวจของ 's ที่เกี่ยวกับการกำหนดชัดเจนในเทคโนโลยีบล็อกเชนและความเข้ากันได้ของความน่าจะเป็นของตัวแทนนั้นน่าสนใจมาก แต่ก็สูงเกินไป และอื่น ๆ

นี่ยังคงเป็นเฟรมเวิร์กและมาตรฐานที่ "เทคนิคที่น่าสนใจ" ที่รู้จักในตลาด ไม่ว่าจะเป็น Nexus, LangGraph, Haystack, AgentFlow ฯลฯ. ที่อ้างอิงเป็นเฟรมเวิร์กมาตรฐาน แต่ไม่ว่าจะเป็นเรื่องการใช้งานโค้ดต่ำ, การสืบทอดจากหลายโซ่แบบเข้าท้องฟ้า, หรือธุรกิจระดับองค์กรที่กำหนดเอง รวมถึง AI Metaverse ฯลฯ ก็ตาม

นี่เป็นตัวอย่างทั้งหมดที่แสดงให้เห็นถึงลักษณะของมาตรฐานโครงสร้างขณะนี้ที่ยังไม่มีมาตรฐาน อย่างเช่นข้อเสนอของ Vitalik เพื่อขยาย Ethereum ทำให้เกิดการสำรวจต่างๆ เช่น Plasma, Rollup, Validium, Parallel แต่เมื่อมองในที่สุด Rollup เป็นหลัก

ข้อความประกาศ:

1. บทความนี้ถูกทำซ้ำจาก [ Haotian | CryptoInsight]. ลิขสิทธิ์เป็นของผู้เขียนต้นฉบับ [@tmel0211]. ถ้ามีข้อโต้แย้งใด ๆ เกี่ยวกับการทำซ้ำ โปรดติดต่อ เกตเรียนทีมของเราจะดูแลและจัดการด้วยความรวดเร็ว
2. ข้อความปฏิเสธความรับผิดชอบ: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นไปตามของผู้เขียนเท่านั้น และไม่เป็นการให้คำแนะนำด้านการลงทุนใด ๆ
3. ทีม Gate Learn แปลบทความเป็นภาษาอื่น ๆ การคัดลอก การแจกจ่าย หรือการลอกเลียนบทความที่ถูกแปลนั้นถูกห้าม นอกจากจะระบุไว้เป็นอย่างอื่น