O espaço Cripto x AI tem visto quatro principais estruturas:

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

Todos eles apelam para atender às necessidades distintas dos desenvolvedores.

Eliza domina o mercado com cerca de 60% de participação, impulsionada pela sua vantagem de pioneirismo e pela próspera comunidade TypeScript, enquanto a GAME (~20%) tem como alvo jogos e aplicações de metaverso com rápida adoção.

Rig (~15%), construído em Rust, oferece modularidade orientada para o desempenho adequada ao ecossistema Solana, e ZerePy (~5%), uma novidade baseada em Python, foca em saídas criativas e automação de mídias sociais. Coletivamente avaliados em $1.7B, esses frameworks poderiam atingir mais de $20B à medida que as aplicações cripto impulsionadas por IA se expandem, tornando uma abordagem ponderada por capital de mercado potencialmente atraente. Cada framework ocupa uma posição única - social e multi-agente (Eliza), jogos/metaverso (GAME), desempenho empresarial (Rig) e uso criativo da comunidade (ZerePy) - oferecendo opções complementares em vez de competição direta.

1. Visão Geral e Posição de Mercado

Eliza ($AI16Z)

Participação de mercado: ~60%

MCap: $900M

Linguagem principal: TypeScript

Força da Chave: Vantagem do Primeiro Movimento, comunidade extensa do GitHub (6.000+ estrelas, 1,8K forks)

Foco Notável: Simulação Multi-agente, envolvimento social multiplataforma

• Como um dos primeiros frameworks de agentes de IA neste espaço, Eliza detém uma participação dominante. A sua vantagem de pioneiro é reforçada por uma grande comunidade de contribuidores, o que acelera tanto o ritmo de desenvolvimento como a adoção pelos utilizadores. A pilha TypeScript da Eliza torna-a uma opção natural para os programadores que trabalham em ecossistemas baseados na web, garantindo um amplo apelo.

GAME ($VIRTUAL)

Participação no mercado: ~20%

MCap: $300M

Linguagem Principal: (baseada em API/SDK; abordagem independente de linguagem)

Força da Chave: Adoção rápida pelo setor de jogos, capacidades de agente em tempo real

Foco Notável: Geração de conteúdo procedural, comportamento adaptativo de NPCs

• GAME é adaptado para jogos e aplicações de metaverso. Sua arquitetura baseada em API e fortes laços com o ecossistema $VIRTUAL têm impulsionado um momentum significativo: mais de 200 projetos, 150 mil solicitações diárias e crescimento rápido semanal. A integração sem código do GAME também apela para equipes que priorizam a implantação rápida em vez de personalização técnica profunda.

Rig ($ARC)

Participação de mercado: ~15%

MCap: $160M

Linguagem Principal: Rust

Força da chave: Desempenho, design modular (de nível empresarial)

Foco Notável: “pure-play” baseado em Solana, ênfase na geração com recuperação aumentada

• A arquitetura baseada em Rust do Rig atende a desenvolvedores que valorizam velocidade, segurança de memória e concorrência eficiente. Seu design especializado é adequado para aplicativos de nível empresarial ou altamente orientados a dados, especialmente no Solana. Apesar de uma curva de aprendizado mais íngreme, o Rig oferece modularidade e confiabilidade que podem atrair desenvolvedores orientados a sistemas.

ZerePy ($ZEREBRO)

Participação de mercado: ~5%

MCap: $300M

Core Language: Python

Força-chave: Criatividade impulsionada pela comunidade, automação de redes sociais

Foco Notável: Implantação do Agente em plataformas sociais, especialmente para saídas artísticas ou de nicho

• ZerePy é um recém-chegado, derivado do núcleo backend da Zerebro. Sua base Python, aliada a um foco em aplicações criativas - NFTs, música e arte digital - atraiu um grupo de seguidores. A parceria com Eliza ($AI16Z) aumentou a visibilidade, embora o escopo mais limitado do ZerePy possa restringir a adoção empresarial mais ampla.

2. Arquiteturas Técnicas e Componentes Principais

Eliza ($AI16Z)

• Sistema Multiagente: Implemente várias personalidades de IA sob um tempo de execução compartilhado.
• Gestão de Memória (RAG): Implementa um pipeline de geração aumentada por recuperação para contexto de longo prazo.
• Sistema de Plug-ins: Permite extensões construídas pela comunidade para voz, texto, análise de mídia (por exemplo, PDFs, imagens).
• Suporte amplo ao modelo: Integra LLMs de código aberto locais ou APIs baseadas em nuvem (OpenAI, Anthropic).

O design técnico do Eliza gira em torno da comunicação multimodal, tornando-o adequado para agentes de IA sociais, de marketing ou baseados em comunidade. Embora seja excelente para integração fácil (Discord, X, Telegram), o uso em larga escala requer uma orquestração cuidadosa de diferentes personalidades de agentes e módulos de memória.

GAME ($VIRTUAL)

• Modelo API + SDK: Simplifica a integração do agente para estúdios de jogos e projetos de metaverso.
• Interface de Indicação do Agente: Orquestra as interações entre as entradas do usuário e o mecanismo estratégico do agente.
• Motor de Planeamento Estratégico: Divide a lógica do agente em planeamento de objetivos de alto nível e execução de políticas de baixo nível.
• Integração da Blockchain: Potencial operador de carteira on-chain para governança descentralizada de agentes.

A arquitetura do GAME é altamente especializada para jogos ou contextos de metaverso, priorizando o desempenho em tempo real e a adaptação contínua do agente. Embora possa ser estendido além dos jogos, o design do sistema é distintamente orientado para mundos virtuais e cenários de geração procedural.

Rig ($ARC)

• Estrutura do Espaço de Trabalho Rust: Separa funcionalidades em várias caixas para clareza e modularidade.
• Camada de Abstração do Fornecedor: Normaliza as interações com vários fornecedores LLM (OpenAI, Anthropic).
• Integração da Loja de Vetores: Suporta vários back-ends (MongoDB, Neo4j) para recuperação de contexto.
• Sistema de Agente: Incorpora geração aumentada por recuperação (RAG) e uso de ferramentas especializadas.

O design de alto desempenho do Rig beneficia do modelo de concorrência do Rust, tornando-o ideal para contextos empresariais que requerem uma gestão rigorosa de recursos. A sua clareza conceptual - através da abstração em camadas - oferece uma fiabilidade robusta, mas a curva de aprendizagem do Rust pode limitar o número de desenvolvedores.

ZerePy ($ZEREBRO)

• Baseado em Python: Acessível para desenvolvedores de IA/ML familiarizados com bibliotecas e fluxos de trabalho em Python.
• Backend Zerebro Modularizado: Fornecer geração de conteúdo criativo, especialmente para redes sociais e arte.
• Autonomia do Agente: Concentra-se em "produções criativas" como memes, música e tarefas generativas de NFT.
• Integração de plataforma social: inclui comandos integrados para funcionalidade semelhante ao Twitter (publicar, responder, retuitar).

O ZerePy preenche um nicho para desenvolvedores Python que buscam uma implantação direta de agentes em plataformas sociais. Embora seu escopo permaneça mais restrito do que Eliza ou Rig, ZerePy prospera em casos de uso artísticos ou de entretenimento, especialmente dentro de comunidades descentralizadas.

3. Dimensões Comparativas

3.1 Usabilidade

• Eliza: Abordagem equilibrada, com uma curva de aprendizado moderada devido à complexidade de vários agentes, mas com base forte de desenvolvedores TypeScript.
• JOGO: Projetado para adotantes não técnicos em jogos, oferecendo abordagens sem código ou com baixo código.
• Rig: Mais desafiador; A exigência de rigor do Rust exige expertise, mas as recompensas são alto desempenho e confiabilidade.
• ZerePy: o mais fácil para os usuários de Python, especialmente em tarefas de IA criativas ou focadas em mídia.

3.2 Escalabilidade

• Eliza: A iteração V2 introduz um barramento de mensagens escalável e uma concorrência melhorada, embora a concorrência de vários agentes possa ser complexa.
• JOGO: A escalabilidade está ligada às demandas de jogos em tempo real e redes blockchain; o desempenho se mantém se as restrições do motor de jogo forem gerenciadas.
• Rig: Naturalmente escalável através da execução assíncrona do Rust, adequado para cargas de trabalho de alta taxa de transferência ou de empresa.
• ZerePy: Escalabilidade orientada pela comunidade, principalmente testada em contextos criativos ou de mídia social com menos ênfase em grandes cargas empresariais.

3.3 Adaptabilidade

• Eliza: Maior adaptabilidade com um sistema de plug-ins, amplo suporte a modelos e integrações multiplataforma.
• JOGO: Adaptabilidade especializada em contextos de jogos, pode integrar-se em vários motores de jogo, mas menos fora desse domínio.
• Rig: Adaptável para tarefas intensivas em dados ou empresariais; camada de provedor flexível para vários LLMs e armazenamento de vetores.
• ZerePy: Orientado para saídas criativas; facilmente estendido dentro do ecossistema do Python, mas mais estreito em termos de escopo de domínio.

3.4 Desempenho

• Eliza: Otimizado para tarefas rápidas em redes sociais ou conversacionais, com desempenho dependendo de APIs de modelos externos.
• JOGO: Desempenho em tempo real para dinâmicas do jogo; o sucesso depende da interação da lógica do agente e da sobrecarga da blockchain.
• Rig: Alto desempenho devido à concorrência e segurança de memória do Rust, adequado para processos de IA complexos e em grande escala.
• ZerePy: O desempenho depende da velocidade do Python e das chamadas de modelo; geralmente suficiente para tarefas sociais / de conteúdo, embora não seja voltado para a capacidade de produção de nível empresarial.

4. Forças e Limitações

5. Potencial de Mercado e Perspectivas

Todos os quatro frameworks em conjunto detêm uma capitalização de mercado combinada de $1.7B, com o potencial de se expandir para além de $20B se o setor de IA x Cripto seguir os padrões de crescimento explosivo uma vez vistos nas blockchains L1. Uma abordagem ponderada pela capitalização de mercado pode ser prudente para investidores que acreditam que esses frameworks, cada um servindo nichos de mercado distintos, irão subir juntos sob um cenário mais amplo de 'maré crescente'.

• Eliza ($AI 16Z): Provavelmente continuará a ser líder de participação de mercado devido ao seu ecossistema estabelecido, repositório robusto e próximas melhorias V2 (por exemplo, integração do kit de agente Coinbase, suporte TEE).
• GAME ($VIRTUAL): Pronto para uma maior adoção em jogos/metaverso. A sinergia com o ecossistema $VIRTUAL garante o interesse contínuo dos desenvolvedores.
• Rig ($ARC): Potencialmente uma "joia escondida" para IA empresarial na Solana; à medida que o programa de aperto de mão amadurece, pode replicar a tração vista por outros frameworks específicos de cadeia.
• ZerePy ($ZEREBRO): Embora de nicho, beneficia do forte impulso da comunidade e do ecossistema Python, visando casos de uso criativos e artísticos frequentemente negligenciados por soluções mais generalistas.

6. Conclusões e Insights Comparativos

Pilha Tecnológica e Curva de Aprendizagem

Eliza (TypeScript) equilibra acessibilidade e riqueza de recursos.

GAME oferece uma API acessível para jogos, mas pode ser de nicho.

Rig (Rust) maximiza o desempenho às custas de um limiar de complexidade mais elevado.

• ZerePy (Python) é direto para aplicações criativas, mas carece de maior potência empresarial.

Comunidade & Ecossistema

Eliza: Maior presença no GitHub, reflexo de forte envolvimento da comunidade e ampla aplicabilidade.

JOGO: Rápido crescimento nos círculos de jogos e metaverso, beneficia do apoio da $VIRTUAL.

Rig: Comunidade de desenvolvedores menor, mas tecnicamente hábil, focada em casos de uso de alta performance.

• ZerePy: Comunidade de nicho em crescimento construída em torno da criatividade e das artes descentralizadas, aprimorada pela parceria da Eliza.

Catalisadores futuros de crescimento

Eliza: O novo registro de plug-ins e a integração TEE podem fortalecer ainda mais sua liderança.

JOGO: Expansão agressiva através do ecossistema do $VIRTUAL; acessível a usuários não técnicos.

Rig: Potencial parceria Solana e foco empresarial poderiam resultar em um crescimento robusto uma vez que a tração dos desenvolvedores aumente.

• ZerePy: Aproveitando a popularidade do Python em IA e o impulso cultural em torno de projetos criativos e comunitários.

Alguns dos principais frameworks de IA Cripto em vigor

@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

Aviso Legal:

1. Este artigo é reproduzido a partir de [X]. Todos os direitos autorais pertencem ao autor original [@arndxt_xo]. Se houver objeções a esta reimpressão, contacte o Gate Learnequipa, e eles vão tratar disso prontamente.
2. Aviso de responsabilidade: As opiniões expressas neste artigo são exclusivamente do autor e não constituem conselho de investimento.
3. A equipa do Gate Learn traduziu o artigo para outras línguas. Copiar, distribuir ou plagiar os artigos traduzidos é proibido, a menos que seja mencionado.