Ruang Kripto x AI telah melihat empat kerangka utama:

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

Semua itu menarik untuk memenuhi kebutuhan pengembang yang berbeda.

Eliza mendominasi pasar dengan pangsa ~60%, didorong oleh keunggulan sebagai pelaku pertama dan komunitas TypeScript yang berkembang, sementara GAME (~20%) menargetkan aplikasi game dan metaverse dengan adopsi cepat.

Rig (~15%), dibangun dengan Rust, memberikan modularitas yang berorientasi pada kinerja yang cocok untuk ekosistem Solana, dan ZerePy (~5%), pendatang baru berbasis Python, fokus pada output kreatif dan otomatisasi media sosial. Dengan nilai kolektif sebesar $1.7M, kerangka kerja ini bisa mencapai $20M+ saat aplikasi kripto yang didorong AI berkembang, membuat pendekatan berdasarkan kapitalisasi pasar potensial menarik. Setiap kerangka kerja menempati niche yang unik—sosial dan multi-agensi (Eliza), gaming/metaverse (GAME), kinerja perusahaan (Rig), dan penggunaan komunitas kreatif (ZerePy)—menawarkan opsi yang saling melengkapi daripada bersaing langsung.

1. Gambaran Umum dan Posisi Pasar

Eliza ($AI16Z)

Pangsa Pasar: ~60%

MCap: $900M

Bahasa Inti: TypeScript

Keunggulan Utama: Keunggulan pionir, komunitas GitHub yang luas (6.000+ bintang, 1,8K fork)

Fokus Terkemuka: Simulasi multi-agen, keterlibatan sosial lintas platform

• Sebagai salah satu kerangka kerja agen AI terawal di ruang ini, Eliza memiliki pangsa pasar yang dominan. Keuntungan pertama-movernya diperkuat oleh komunitas kontributor yang besar, yang mempercepat kecepatan pengembangan dan adopsi pengguna. Tumpukan TypeScript Eliza membuatnya cocok secara alami untuk pengembang yang bekerja dalam ekosistem berbasis web, memastikan daya tarik yang luas.

GAME ($VIRTUAL)

Bagian Pasar: ~20%

MCap: $300M

Bahasa Inti: (berbasis API/SDK; pendekatan agnostik bahasa)

Kekuatan Utama: Adopsi cepat oleh sektor game, kemampuan agen real-time

Fokus Menonjol: Generasi konten prosedural, perilaku NPC adaptif

• GAME disesuaikan untuk aplikasi permainan dan metaverse. Arsitektur yang didorong API dan keterkaitan yang kuat dengan ekosistem $VIRTUAL telah memacu momentum signifikan: 200+ proyek, 150 ribu permintaan harian, dan pertumbuhan mingguan yang cepat. Integrasi no-code dari GAME juga menarik bagi tim yang memprioritaskan implementasi cepat daripada kustomisasi teknis yang mendalam.

Rig ($ARC)

Pangsa pasar: ~15%

MCap: $160M

Bahasa Utama: Rust

Kekuatan Kunci: Kinerja, desain modular (tingkat enterprise)

Fokus yang mencolok: Solana berbasis "pure-play," penekanan pada generasi yang ditingkatkan pemulihan

• Arsitektur berbasis Rust Rig memenuhi kebutuhan pengembang yang menghargai kecepatan, keamanan memori, dan konkurensi yang efisien. Desain khususnya cocok untuk aplikasi tingkat enterprise atau aplikasi yang sangat didorong data, terutama di Solana. Meskipun memiliki kurva belajar yang lebih curam, Rig menawarkan modularitas dan keandalan yang dapat menarik bagi pengembang yang berorientasi pada sistem.

ZerePy ($ZEREBRO)

Pangsa Pasar: ~5%

MCap: $300M

Bahasa Pemrograman Utama: Python

Keunggulan Kunci: Kreativitas yang didorong oleh komunitas, otomatisasi media sosial

Fokus yang mencolok: Penyebaran agen di platform sosial, terutama untuk hasil seni atau niche

• ZerePy adalah pendatang baru, berasal dari inti backend Zerebro. Dasar Python-nya, yang dikombinasikan dengan fokus pada aplikasi kreatif - NFT, musik, dan seni digital - menarik pengikut fanatik. Bermitra dengan Eliza ($AI16Z) telah meningkatkan visibilitas, meskipun cakupan yang lebih sempit dari ZerePy mungkin membatasi adopsi perusahaan yang lebih luas.

2. Arsitektur Teknis dan Komponen Inti

Eliza ($AI 16Z)

• Sistem Multi-Agent: Menerapkan beberapa kepribadian AI dalam satu runtime yang sama.
• Manajemen Memori (RAG): Mengimplementasikan pipa generasi yang diperkaya dengan pemulihan untuk konteks jangka panjang.
• Sistem Plugin: Memungkinkan adanya ekstensi yang dibangun oleh komunitas untuk suara, teks, media parsing (misalnya, PDF, gambar).
• Dukungan Model Luas: Mengintegrasikan LLM lokal sumber terbuka atau API berbasis awan (OpenAI, Anthropic).

Desain teknis Eliza berfokus pada komunikasi multi-modal, sehingga sangat cocok untuk agen AI berbasis sosial, pemasaran, atau komunitas. Meskipun sangat baik dalam integrasi mudah (Discord, X, Telegram), penggunaan dalam skala besar membutuhkan pengaturan yang hati-hati dari berbagai personalitas agen dan modul memori yang berbeda.

GAME ($VIRTUAL)

• Model API + SDK: Meringankan integrasi agen untuk studio game dan proyek metaverse.
• Antarmuka Prompting Agen: Mengatur interaksi antara input pengguna dan mesin strategis agen.
• Mesin Perencanaan Strategis: Membagi logika agen menjadi perencanaan tujuan tingkat tinggi dan pelaksanaan kebijakan tingkat rendah.
• Integrasi Blockchain: Potensi operator dompet on-chain untuk tata kelola agen terdesentralisasi.

Arsitektur GAME sangat spesialis untuk konteks gaming atau metaverse, dengan memprioritaskan performa real-time dan adaptasi agen yang kontinu. Meskipun dapat diperluas di luar game, desain sistem ini secara khusus berorientasi pada dunia virtual dan skenario generasi prosedural.

Rig ($ARC)

• Struktur Area Kerja Rust: Memisahkan fungsi ke dalam beberapa kargo untuk kejelasan dan modularitas.
• Layer Abstraksi Penyedia: Normalisasi interaksi dengan berbagai penyedia LLM (OpenAI, Anthropic).
• Integrasi Toko Vektor: Mendukung beberapa backend (MongoDB, Neo4j) untuk pengambilan konteks.
• Sistem Agen: Menanamkan generasi berbantu pengambilan (RAG) dan penggunaan alat khusus.

Desain kinerja tinggi Rig diuntungkan dari model konkurensi Rust, membuatnya ideal untuk konteks perusahaan yang membutuhkan manajemen sumber daya yang ketat. Keterangannya yang konseptual - melalui abstraksi berlapis - menawarkan kehandalan yang kuat, tetapi tingkat pembelajaran Rust dapat membatasi jumlah pengembang.

ZerePy ($ZEREBRO)

• Berbasis Python: Mudah diakses oleh pengembang AI/ML yang akrab dengan perpustakaan dan alur kerja Python.
• Backend Zerebro Modular: Menyediakan generasi konten kreatif, terutama untuk media sosial dan seni.
• Otonomi Agen: Berfokus pada "output kreatif" seperti meme, musik, dan tugas generatif NFT.
• Integrasi Platform Sosial: Termasuk perintah bawaan untuk fungsi mirip Twitter (posting, membalas, retweet).

ZerePy mengisi kebutuhan para pengembang Python yang mencari penerapan agen yang mudah dimengerti di platform sosial. Meskipun lingkupnya lebih sempit daripada Eliza atau Rig, ZerePy berkembang dalam kasus penggunaan seni atau hiburan — terutama dalam komunitas terdesentralisasi.

3. Dimensi Perbandingan

3.1 Kegunaan

• Eliza: Pendekatan seimbang, dengan kurva belajar yang moderat karena kompleksitas multi-agennamun dasar pengembang TypeScript yang kuat.
• GAME: Dirancang untuk pengguna non-teknis dalam game, menawarkan pendekatan tanpa kode atau dengan kode rendah.
• Rig: Lebih menantang; ketegasan Rust membutuhkan keahlian, tetapi imbalannya adalah performa tinggi dan kehandalan.
• ZerePy: Paling mudah untuk pengguna Python, terutama dalam tugas-tugas AI kreatif atau berfokus pada media.

3.2 Skalabilitas

• Eliza: Iterasi V2 memperkenalkan bus pesan yang dapat diskalakan dan peningkatan konkurensi, meskipun konkurensi multi-agent bisa kompleks.
• GAME: Skalabilitas terkait dengan tuntutan permainan real-time dan jaringan blockchain; kinerja tetap terjaga jika kendala mesin permainan dikelola.
• Rig: Secara alami dapat diskalakan melalui waktu runtime asynchronous Rust, cocok untuk beban kerja dengan throughput tinggi atau enterprise.
• ZerePy: Skala yang didorong oleh komunitas, terutama diuji dalam konteks kreatif atau media sosial dengan penekanan yang lebih sedikit pada beban perusahaan besar.

3.3 Adaptabilitas

• Eliza: Kemampuan beradaptasi tertinggi dengan sistem plugin, dukungan model yang luas, dan integrasi lintas platform.
• GAME: Kemampuan adaptabilitas khusus dalam konteks game, dapat terintegrasi ke berbagai mesin game, namun kurang begitu di luar domain tersebut.
• Rig: Dapat disesuaikan untuk tugas berbasis data atau perusahaan; lapisan penyedia yang fleksibel untuk beberapa LLM dan toko vektor.
• ZerePy: Ditujukan untuk output kreatif; mudah diperluas dalam ekosistem Python tetapi lebih sempit dalam cakupan domain.

3.4 Kinerja

• Eliza: Dioptimalkan untuk tugas media sosial atau percakapan cepat, dengan kinerja tergantung pada API model eksternal.
• GAME: Kinerja real-time untuk dinamika dalam game; keberhasilan tergantung pada interaksi logika agen dan overhead blockchain.
• Rig: Tingkat kinerja yang tinggi karena kecocokan Rust dengan konkurensi dan keamanan memori, sangat cocok untuk proses AI kompleks dan berukuran besar.
• ZerePy: Kinerja bergantung pada kecepatan Python dan panggilan model; biasanya cukup untuk tugas-tugas sosial/konten, meskipun tidak ditujukan untuk throughput tingkat perusahaan.

4. Kelebihan dan Keterbatasan

5. Potensi Pasar dan Prospek

Keempat kerangka kerja secara kolektif memiliki kapitalisasi pasar gabungan $ 1,7 miliar, dengan potensi untuk berkembang melampaui $ 20 miliar jika sektor AI x Crypto mengikuti pola pertumbuhan eksplosif yang pernah terlihat di blockchain L1. Pendekatan kapitalisasi pasar mungkin bijaksana bagi investor yang percaya kerangka kerja ini, masing-masing melayani ceruk pasar yang berbeda, akan naik bersama di bawah skenario "pasang naik" yang lebih luas.

• Eliza ($AI16Z): Kemungkinan tetap menjadi pemimpin pangsa pasar karena ekosistem yang sudah mapan, repositori yang kuat, dan peningkatan V2 yang akan datang (misalnya, integrasi kit agen Coinbase, dukungan TEE).
• GAME ($VIRTUAL): Siap untuk lebih banyak penggunaan dalam game/metaverse. Sinergi dengan ekosistem $VIRTUAL memastikan minat pengembang yang berkelanjutan.
• Rig ($ARC): Berpotensi menjadi "permata tersembunyi" untuk AI perusahaan di Solana; Saat program jabat tangan matang, itu bisa mereplikasi daya tarik yang dilihat oleh kerangka kerja khusus rantai lainnya.
• ZerePy ($ZEREBRO): Meskipun cakupannya sempit, tetapi dengan momentum komunitas yang kuat dan ekosistem Python, menargetkan kasus penggunaan kreatif dan artistik yang sering diabaikan oleh solusi yang lebih umum.

6. Kesimpulan Perbandingan Wawasan

Tumpukan Teknis & Kurva Pembelajaran

Eliza (TypeScript) menemukan keseimbangan antara aksesibilitas dan fitur yang kaya.

GAME menawarkan API yang mudah diakses untuk permainan tetapi bisa khusus.

Rig (Rust) memaksimalkan kinerja dengan mengorbankan ambang kompleksitas yang lebih tinggi.

• ZerePy (Python) mudah dipahami untuk aplikasi kreatif tetapi kurang memiliki kekuatan bisnis yang lebih luas.

Komunitas & Ekosistem

Eliza: Kehadiran GitHub terbesar, mencerminkan keterlibatan komunitas yang kuat dan aplikasi yang luas.

GAME: Pertumbuhan cepat di lingkaran game dan metaverse, mendapat manfaat dari dukungan $VIRTUAL.

Rig: Komunitas pengembang yang lebih kecil namun teknisnya ahli, berfokus pada kasus penggunaan kinerja tinggi.

• ZerePy: Komunitas ceruk yang berkembang dibangun di sekitar kreativitas dan seni terdesentralisasi, ditingkatkan oleh kemitraan Eliza.

Katalis Pertumbuhan di Masa Depan

Eliza: Pendaftaran plugin baru dan integrasi TEE mungkin semakin mengokohkan kepemimpinannya.

GAME: Ekspansi agresif melalui ekosistem $VIRTUAL; dapat diakses oleh pengguna non-teknis.

Potensi kemitraan Solana dan fokus perusahaan bisa menghasilkan pertumbuhan yang kuat begitu daya tarik pengembang meningkat.

• ZerePy: Memanfaatkan popularitas Python dalam AI dan momentum budaya di sekitar proyek kreatif yang didukung oleh komunitas.

Beberapa kerangka Kripto AI utama yang ada

@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

Disclaimer:

1. Artikel ini dicetak ulang dari [ X]. Semua hak cipta milik penulis asli [@arndxt_xo]. Jika ada keberatan terhadap cetakan ulang ini, silakan hubungi Belajar Gatetim, dan mereka akan menanganinya dengan cepat.
2. Penolakan Tanggung Jawab: Pandangan dan opini yang terdapat dalam artikel ini semata-mata milik penulis dan tidak merupakan nasihat investasi.
3. Tim Pembelajaran gate menerjemahkan artikel ke dalam bahasa lain. Menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel yang diterjemahkan dilarang kecuali disebutkan.