Khoảng không gian Crypto x AI đã thấy bốn khung việc chính:

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

Tất cả đều hấp dẫn để đáp ứng các nhu cầu riêng của nhà phát triển.

Eliza chiếm ưu thế trên thị trường với khoảng 60% cổ phần, nhờ lợi thế người đi trước và cộng đồng TypeScript phát triển, trong khi GAME (~20%) nhắm đến ứng dụng gaming và metaverse với sự nhận biết nhanh chóng.

Rig (~15%), được xây dựng bằng Rust, mang lại tính linh hoạt theo hiệu suất phù hợp với hệ sinh thái Solana, và ZerePy (~5%), một người mới dựa trên Python, tập trung vào sản xuất đầu ra sáng tạo và tự động hóa truyền thông xã hội. Tổng giá trị ước tính của những khung viện này là 1,7 tỷ đô la, những khung viện này có thể đạt giá trị trên 20 tỷ đô la khi ứng dụng tiền điện tử dựa trên trí tuệ nhân tạo mở rộng, tạo điều kiện thu hút tiềm năng theo cách cân tỷ trọng vốn hóa thị trường. Mỗi khung viện chiếm một niša duy nhất - xã hội và đa đại lý (Eliza), trò chơi/thế giới ảo (GAME), hiệu suất doanh nghiệp (Rig), và sử dụng cộng đồng sáng tạo (ZerePy) - cung cấp các lựa chọn bổ sung thay vì cạnh tranh trực tiếp.

1. Tổng quan và Vị trí trên thị trường

Eliza ($AI16Z)

Tỷ lệ thị phần: ~60%

Vốn hóa thị trường: $900 triệu

Ngôn ngữ cốt lõi: TypeScript

Sức mạnh chính: Lợi thế đi trước, cộng đồng GitHub rộng lớn (6.000+ ngôi sao, 1.8K forks)

Notable Focus: Mô phỏng đa tác tử, tương tác xã hội trên nhiều nền tảng

• Là một trong những khung viện trí tuệ nhân tạo sớm nhất trong lĩnh vực này, Eliza nắm giữ một lượng cổ phần quan trọng. Ưu thế của người đi đầu được củng cố bởi cộng đồng đóng góp lớn, giúp tăng tốc cả tốc độ phát triển và sự chấp nhận của người dùng. Bộ công cụ TypeScript của Eliza làm cho nó phù hợp tự nhiên với các nhà phát triển làm việc trong các hệ sinh thái dựa trên web, đảm bảo sự hấp dẫn rộng rãi.

GAME ($VIRTUAL)

Tỷ lệ thị phần: ~20%

Vốn hóa thị trường: $300 triệu

Ngôn ngữ Core: (Dựa trên API/SDK; phương pháp không phụ thuộc ngôn ngữ)

Sức mạnh chính: Sự gia nhập nhanh chóng của ngành công nghiệp game, khả năng đại lý thời gian thực

Chú ý đáng chú ý: Tạo nội dung quy trình, hành vi NPC thích nghi

• GAME được tùy chỉnh cho các ứng dụng chơi game và thế giới ảo. Kiến trúc dựa trên API và mối liên kết mạnh mẽ với hệ sinh thái của $VIRTUAL đã tạo động lực đáng kể: hơn 200 dự án, 150.000 yêu cầu hàng ngày và tăng trưởng hàng tuần nhanh chóng. Việc tích hợp no-code của GAME càng hấp dẫn hơn với các nhóm ưu tiên triển khai nhanh hơn so với tùy chỉnh kỹ thuật sâu.

Rig ($ARC)

Tỷ lệ thị phần: ~15%

Vốn hóa thị trường: $160 triệu

Ngôn ngữ cốt lõi: Rust

Sức mạnh chính: Hiệu suất, thiết kế theo mô-đun (cấp doanh nghiệp)

Chú trọng đáng chú ý: “pure-play” dựa trên Solana, tập trung vào việc tăng cường khả năng truy xuất và sinh sản

• Kiến trúc dựa trên Rust của Rig phục vụ cho những nhà phát triển đánh giá cao tốc độ, an toàn bộ nhớ và khả năng đồng thời hiệu quả. Thiết kế chuyên biệt của nó phù hợp với các ứng dụng cấp doanh nghiệp hoặc có dữ liệu nặng, đặc biệt trên Solana. Mặc dù có độ cong học cao, Rig cung cấp tính mô-đun và đáng tin cậy có thể hấp dẫn những nhà phát triển hướng hệ thống.

ZerePy ($ZEREBRO)

Tỷ lệ thị trường: ~5%

Vốn hóa thị trường: $300M

Ngôn ngữ cốt lõi: Python

Key Strength: Sự sáng tạo dựa trên cộng đồng, tự động hóa truyền thông xã hội

Chú ý đáng chú ý: Triển khai đại lý trên các nền tảng xã hội, đặc biệt là cho sản phẩm nghệ thuật hoặc đặc biệt

• ZerePy là một người mới, được phát triển từ lõi backend của Zerebro. Nền tảng Python của nó, kết hợp với sự tập trung vào các ứng dụng sáng tạo - NFTs, âm nhạc và nghệ thuật số - thu hút một đám đông theo dõi tôn giáo. Hợp tác với Eliza ($ AI16Z) đã tăng khả năng nhìn thấy, tuy nhiên phạm vi hẹp hơn của ZerePy có thể giới hạn sự áp dụng rộng hơn của doanh nghiệp.

2. Các Kiến Trúc Kỹ Thuật và Các Thành Phần Cốt Lõi

Eliza ($AI16Z)

• Hệ thống Đa đại lý: Triển khai nhiều nhân cách trí tuệ nhân tạo dưới một runtime chia sẻ.
• Quản lý bộ nhớ (RAG): Triển khai một luồng công việc tăng cường khôi phục cho ngữ cảnh dài hạn.
• Hệ thống Plugin: Cho phép mở rộng được xây dựng bởi cộng đồng cho giọng nói, văn bản, phân tích phương tiện (ví dụ: PDF, hình ảnh).
• Hỗ trợ Mô hình Rộng: Tích hợp LLM nguồn mở địa phương hoặc API dựa trên đám mây (OpenAI, Anthropic).

Thiết kế kỹ thuật của Eliza tập trung vào giao tiếp đa phương thức, làm cho nó phù hợp cho các trợ lý trí tuệ nhân tạo dựa trên mạng xã hội, tiếp thị hoặc cộng đồng. Mặc dù nó xuất sắc trong việc tích hợp dễ dàng (Discord, X, Telegram), việc sử dụng trên quy mô lớn yêu cầu sự phối hợp cẩn thận của các tính cách và các mô-đun bộ nhớ khác nhau của trợ lý.

GAME ($VIRTUAL)

• Mô hình API + SDK: Đơn giản hóa việc tích hợp đại lý cho các studio game và dự án thế giới ảo.
• Giao diện hỗ trợ của Đại lý: Điều phối tương tác giữa đầu vào của người dùng và động cơ chiến lược của đại lý.
• Strategic Planning Engine: Chia nhỏ logic của đại lý thành kế hoạch mục tiêu ở mức cao và thực hiện chính sách ở mức thấp.
• Tích hợp blockchain: Tiềm năng về hoạt động ví trên chuỗi cho quản trị đại diện phi tập trung.

Kiến trúc của GAME được chuyên biệt hóa cao cho ngữ cảnh chơi game hoặc thế giới ảo, ưu tiên hiệu suất thời gian thực và sự thích nghi liên tục của tác nhân. Mặc dù nó có thể được mở rộng ra ngoài trò chơi, nhưng thiết kế hệ thống đặc biệt hướng đến thế giới ảo và các kịch bản tạo ra quy trình.

Máy đào ($ARC)

• Cấu trúc không gian làm việc rỉ sét: Tách các chức năng thành nhiều thùng để rõ ràng và mô-đun.
• Provider Abstraction Layer: Chuẩn hóa tương tác với các nhà cung cấp LLM khác nhau (OpenAI, Anthropic).
• Tích hợp Cửa hàng Vector: Hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu (MongoDB, Neo4j) để truy xuất bối cảnh.
• Hệ thống Đại lý: Nhúng việc tìm kiếm bổ sung sinh sản (RAG) và việc sử dụng công cụ chuyên biệt.

Thiết kế hiệu suất cao của Rig được hưởng lợi từ mô hình đồng thời của Rust, làm cho nó lý tưởng cho các ngữ cảnh doanh nghiệp đòi hỏi quản lý tài nguyên chặt chẽ. Độ rõ ràng về khái niệm của nó - thông qua trừu tượng hóa lớp - cung cấp tính đáng tin cậy mạnh mẽ, tuy nhiên khó khăn trong việc học Rust có thể giới hạn độ rộng của người phát triển.

ZerePy ($ZEREBRO)

• Dựa trên Python: Dễ tiếp cận với các nhà phát triển AI/ML quen thuộc với các thư viện và luồng làm việc trên Python.
• Zerebro Backend Modularized: Cung cấp việc tạo ra nội dung sáng tạo, đặc biệt là cho phương tiện truyền thông xã hội và nghệ thuật.
• Agent Autonomy: Tập trung vào “các sản phẩm sáng tạo” như memes, âm nhạc và nhiệm vụ tạo NFT.
• Tích hợp Nền tảng Xã hội: Bao gồm các lệnh tích hợp sẵn cho chức năng tương tự Twitter (đăng, trả lời, retweet).

ZerePy đáp ứng nhu cầu cho các nhà phát triển Python muốn triển khai đơn giản các đại lý trên các nền tảng mạng xã hội. Mặc dù phạm vi của nó vẫn hẹp hơn Eliza hoặc Rig, ZerePy vẫn phát triển mạnh trong các trường hợp sử dụng nghệ thuật hoặc giải trí - đặc biệt là trong các cộng đồng phi tập trung.

3. Kích thước so sánh

3.1 Sự sử dụng

• Eliza: Phương pháp cân đối, với độ khó học trung bình do tính phức tạp của đa tác nhân nhưng có cơ sở phát triển TypeScript mạnh mẽ.
• GAME: Được thiết kế cho những người không áp dụng kỹ thuật trong chơi game, cung cấp các phương pháp tiếp cận không mã hoặc mã thấp.
• Rig: Thách thức hơn; Sự nghiêm ngặt của Rust đòi hỏi chuyên môn, nhưng đền đáp là hiệu suất cao và đáng tin cậy.
• ZerePy: Dễ nhất cho người dùng Python, đặc biệt là trong các nhiệm vụ AI sáng tạo hoặc tập trung vào truyền thông.

3.2 Khả năng mở rộng

• Eliza: Phiên bản V2 giới thiệu một hệ thống truyền thông có khả năng mở rộng và đồng thời cải thiện tính đồng thời, mặc dù đồng thời của nhiều tác nhân có thể phức tạp.
• GAME: Khả năng mở rộng gắn liền với nhu cầu chơi game thời gian thực và mạng blockchain; Hiệu suất giữ nếu các ràng buộc của công cụ trò chơi được quản lý.
• Rig: Tự nhiên mở rộng thông qua runtime không đồng bộ của Rust, phù hợp cho tải lớn hoặc công việc doanh nghiệp.
• ZerePy: Mở rộng do cộng đồng điều khiển, chủ yếu được thử nghiệm trong ngữ cảnh sáng tạo hoặc truyền thông xã hội với sự nhấn mạnh ít hơn đối với các tải trọng doanh nghiệp lớn.

3.3 Sự thích nghi

• Eliza: Sự thích nghi cao nhất với hệ thống plugin, hỗ trợ mô hình rộng, và tích hợp đa nền tảng.
• TRÒ CHƠI: Khả năng thích nghi chuyên biệt trong ngữ cảnh chơi game, có thể tích hợp vào các engine game khác nhau, nhưng ít hơn ngoài lĩnh vực đó.
• Rig: Có thể thích nghi với các nhiệm vụ dữ liệu phức tạp hoặc doanh nghiệp; lớp nhà cung cấp linh hoạt cho nhiều LLMs và lưu trữ vector.
• ZerePy: Hướng tới sản phẩm sáng tạo; dễ mở rộng trong hệ sinh thái Python nhưng hẹp hơn trong phạm vi lĩnh vực.

3.4 Hiệu suất bay

• Eliza: Tối ưu hóa cho các nhiệm vụ truyền thông xã hội hoặc trò chuyện nhanh, với hiệu suất phụ thuộc vào các API mô hình bên ngoài.
• GAME: Hiệu suất thời gian thực cho động lực trong trò chơi; thành công phụ thuộc vào sự tương tác của logic đại lý và chi phí quản lý blockchain.
• Rig: Hiệu suất cao nhờ tính song song và an toàn bộ nhớ của Rust, phù hợp cho các quá trình trí tuệ nhân tạo phức tạp và quy mô lớn.
• ZerePy: Hiệu suất phụ thuộc vào tốc độ của Python và các cuộc gọi mô hình; thường đủ cho các nhiệm vụ xã hội/nội dung, nhưng không nhắm đến lượng hàng hóa cấp doanh nghiệp.

4. Ưu điểm và Hạn chế

5. Tiềm năng thị trường và Triển vọng

Tất cả bốn khuôn khổ cùng nhau nắm giữ tổng vốn hóa thị trường 1,7 tỷ đô la, với tiềm năng mở rộng vượt quá 20 tỷ đô la nếu lĩnh vực AI x Crypto tuân theo các mô hình tăng trưởng bùng nổ từng thấy trong các blockchain L1. Cách tiếp cận theo trọng số vốn hóa thị trường có thể thận trọng đối với các nhà đầu tư tin rằng các khuôn khổ này, mỗi khuôn khổ phục vụ các thị trường riêng biệt, sẽ cùng nhau tăng theo kịch bản “thủy triều tăng” rộng lớn hơn.

• Eliza ($AI16Z): Có khả năng tiếp tục là nhà lãnh đạo về thị phần do hệ sinh thái đã thành lập, kho lưu trữ mạnh mẽ và các cải tiến V2 sắp tới (ví dụ: tích hợp kit đại lý Coinbase, hỗ trợ TEE).
• GAME ($VIRTUAL): Sẵn sàng cho sự áp dụng tiếp theo trong lĩnh vực game/thế giới ảo. Sự tương hợp với hệ sinh thái của $VIRTUAL đảm bảo sự quan tâm liên tục từ phía các nhà phát triển.
• Rig ($ARC): Có thể là một “hidden gem” cho AI doanh nghiệp trên Solana; khi chương trình Handshake trưởng thành, nó có thể tái tạo được sự thu hút như các framework cụ thể của chuỗi khác.
• ZerePy ($ZEREBRO): Mặc dù phạm vi hẹp, nhưng nó có lợi từ động lực cộng đồng mạnh mẽ và hệ sinh thái Python, nhắm vào các trường hợp sử dụng sáng tạo và nghệ thuật thường bị bỏ qua bởi các giải pháp đa dụng hơn.

6. Kết luận Thông tin So sánh

Chồng công nghệ & Đường cong học tập

Eliza (TypeScript) đạt được sự cân bằng giữa tính khả dụng và tính năng phong phú.

GAME cung cấp một API dễ tiếp cận cho ngành công nghiệp game nhưng có thể hẹp.

Rig (Rust) tối đa hóa hiệu suất với mức độ phức tạp cao hơn.

• ZerePy (Python) là một ngôn ngữ lập trình đơn giản cho các ứng dụng sáng tạo nhưng thiếu sức mạnh cho doanh nghiệp rộng hơn.

Cộng đồng & Hệ sinh thái

Eliza: Sự hiện diện lớn nhất trên GitHub, phản ánh sự tham gia mạnh mẽ của cộng đồng và sự ứng dụng rộng rãi.

GAME: Sự phát triển nhanh chóng trong cộng đồng game và thế giới ảo, hưởng lợi từ sự ủng hộ của $VIRTUAL.

Rig: Cộng đồng nhà phát triển nhỏ hơn nhưng kỹ thuật giỏi, tập trung vào các trường hợp sử dụng có hiệu suất cao.

• ZerePy: Cộng đồng chuyên ngành đang phát triển xung quanh sự sáng tạo và nghệ thuật phi tập trung, được tăng cường bởi sự đối tác của Eliza.

Catalysts tăng trưởng trong tương lai

Eliza: Bảng đăng ký plugin mới và tích hợp TEE có thể làm cho lãnh đạo của nó được củng cố thêm.

GAME: Mở rộng mạnh mẽ thông qua hệ sinh thái của $VIRTUAL; dễ dàng tiếp cận cho người dùng không chuyên về công nghệ.

Rig: Tiềm năng đối tác Solana và sự tập trung vào doanh nghiệp có thể mang lại sự tăng trưởng mạnh mẽ khi sự thu hút của nhà phát triển tăng lên.

• ZerePy: Tận dụng sự phổ biến của Python trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và đà tiến hóa văn hóa xung quanh các dự án sáng tạo do cộng đồng thực hiện.

Một số khung nền tảng AI Crypto lớn đang được áp dụng

@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

Miễn trừ trách nhiệm:

1. Bài viết này được tái bản từ [X]. Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [@arndxt_xo]. Nếu có bất kỳ ý kiến ​​nào về việc tái bản này, xin vui lòng liên hệ với gate.Gate Họcđội ngũ và họ sẽ xử lý nhanh chóng.
2. Miễn trách nhiệm về trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ thuộc về tác giả và không thành lập lời khuyên đầu tư.
3. Nhóm gate Learn đã dịch bài viết sang các ngôn ngữ khác. Việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn các bài viết dịch là không được phép trừ khi có đề cập.