本文我们将探讨CryptoXAI框架的前景。我们将着眼于当前主要的四个框架（ELIZA，GAME，ARC，ZEREPY）及各自的技术差异。
1、前言
我们在过去的一周里研究测试了ELIZA、GAME、ARC、ZEREPY这四大主要CryptoXAI框架，我们得出的结论如下。
我们相信AI16Z将继续占据主导地位。
Eliza的价值（市占率约60%，市值超10亿美元）在于它的先发优势（林迪效应），及其获得越来越多开发人员的使用，193个贡献者、1800个分叉和6000多个star等数据就证明了这一点，使它成为Github上最受欢迎的代码库之一。
到目前为止，GAME（市占率约20%，市值约3亿美元）的发展非常顺利，正在获取快速采用，正如VIRTUAL刚刚宣布的那样，该平台有超过200个项目，15万的日请求量和200%的周增长率。GAME将继续受益于VIRTUAL的崛起，并将成为其生态系统中最大的赢家之一。
Rig（ARC，市占率约15%，市值约1.6亿美元）非常引人注目，因为其模块化设计非常易于操作，并且可以作为pure-play在Solana生态系统（RUST）中占据主导地位。
Zerepy（市占率约5%，市值约3亿美元）是一个相对小众的应用程序，专门面向狂热的ZEREBRO社区，它最近与ai16z社区的合作可能会产生协同效应。
我们注意到，我们的市占率计算覆盖了市值、开发记录和底层操作系统终端市场。
我们认为，在本市场周期中，框架细分市场将是增长最快的领域，17亿美元的总市值可能很容易增长到200亿美元，这与2021年L1的峰值估值相比仍然相对保守，当时许多L1的估值达到了200亿美元以上。虽然这些框架都服务于不同的终端市场（链/生态系统），但鉴于我们认为该领域正处于不断上升的趋势，市值加权方法可能是最谨慎的方法。
2、四大框架
在下面这个表格中，我们列出了各主要框架的关键技术、组件和优势。
（1）框架概述
在AIXCrypto的交叉领域，有几个框架促进了AI的发展。它们是AI16Z的ELIZA，ARC的RIG，ZEREPY的ZEREBRO，和GAME的VIRTUAL。每个框架都满足AI代理开发过程中的不同需求和理念，从开源社区项目到侧重性能的企业级解决方案。
本文首先来介绍框架，告诉大家它们是什么，使用什么编程语言、技术架构、算法，具有什么独特的功能，以及框架可以使用的潜在用例有哪些。然后，我们从可用性、可扩展性、适应性和性能方面来比较每个框架，探索各自的优势和局限性。
ELIZA（由ai16z开发）
Eliza是一个多代理模拟开源框架，旨在创建、部署和管理自主AI代理。它是用TypeScript编程语言开发的，它为构建智能代理提供了一个灵活的可扩展平台，这些智能代理能够在多个平台上实现与人类的互动，并保持一致的个性和知识。
该框架的核心功能包括一个支持同时部署和管理多个独特AI个性的多代理架构，以及一个使用角色文件框架创建不同代理的角色系统，以及通过高级检索增强生成（RAG）系统提供长期内存和上下文感知的内存管理功能。此外，Eliza框架还提供顺畅的平台集成，可与Discord、X和其他社交媒体平台进行可靠的连接。
从AI代理的通信和媒体功能方面来看，Eliza是一个极佳选择。在通信方面，该框架支持与Discord的语音频道功能、X功能、Telegram以及用于定制用例的API直接访问的集成。另一方面，该框架的媒体处理功能可扩展至PDF文档阅读和分析、链接内容提取和摘要、音频转录、视频内容处理、图像分析和对话摘要，可有效处理各类媒体输入和输出。
Eliza框架通过开源模型的本地推理、OpenAI的云推理以及默认配置（如NousHermesLlama3.1B）提供灵活的AI模型支持，并集成了对Claude处理复杂任务的支持。Eliza采用模块化架构，具有广泛的操作系统、自定义客户端支持和全面的API，确保了应用程序之间的可扩展性和适应性。
Eliza的用例跨多个领域，例如：用于客户支持、社区审核和个人任务的AI助手，以及内容自动创建者、互动机器人和品牌代表等社交媒体角色。它还可以充当知识工作者，扮演研究助理、内容分析师和文档处理器等角色，并支持角色扮演机器人、教育导师和娱乐代理等形式的互动角色。
Eliza的架构围绕代理运行时（agentruntime）构建，代理运行时与其角色系统（由模型提供商支持）、内存管理器（连接到数据库）和操作系统（与平台客户端链接）无缝集成。该框架的独特功能包括插件系统可支持模块化功能扩展，支持语音、文本和媒体等多模态交互，并兼容领先的AI模型（如Llama、GPT-4和Claude）。凭借其功能多样和强大的设计，Eliza作为跨领域开发AI应用程序的强大工具脱颖而出。
G.A.M.E（由VirtualsProtocol开发）
生成式自治多模态实体框架（G.A.M.E）旨在为开发人员提供API和SDK访问进行AI代理实验。这个框架提供一个结构化方法用来管理AI代理的行为、决策和学习过程。
其核心组件如下：首先，代理提示界面（AgentPromptingInterface）是开发者将GAME集成到代理中访问代理行为的入口点。感知子系统（PerceptionSubsystem）通过指定会话ID、代理ID、用户和其他相关细节等参数来启动会话。
它将传入信息合成为适合战略规划引擎（StrategicPlanningEngine）的格式充当AI代理的感觉输入机制，无论是以对话还是反应的形式。其核心是对话处理模块，用于处理来自代理的消息和响应，并与感知子系统协作以有效地解释并响应输入。
战略规划引擎与对话处理模块和链上钱包操作员共同工作，生成响应和计划。该引擎功能有两个层面：作为高层规划器，根据上下文或目标创建广泛的策略；作为低层策略将这些策略转换为可操作的策略，该策略进一步分为用于指定任务的行动规划器和用于执行任务的计划执行器。
还有一个独立但重要的组件就是WorldContext（世界上下文），它引用环境、全球信息和游戏状态，为代理的决策提供必要的上下文。此外，AgentRepository（代理库）用于存储长期属性，如目标、反思、经验和个性，它们共同塑造了代理的行为和决策过程。
该框架使用短期工作内存和长期内存处理器。短期内存保留了以前的行为、结果和当前计划的相关信息。相比之下，长期内存处理器则根据重要性、近期性和相关性等标准提取关键信息。长期内存储存了代理的经验、反思、动态人格、世界上下文和工作内存等知识，以增强决策并为提供学习基础。
学习模块使用来自感知子系统的数据生成一般性知识，这些知识被反馈到系统中用以改进未来交互。开发者可以通过界面输入有关动作、游戏状态和感觉数据的反馈，以增强AI代理的学习能力，提高其规划和决策能力。
工作流程开始于开发人员通过代理提示界面进行交互。输入由感知子系统处理并转发给对话处理模块，对话处理模块负责管理交互逻辑。然后，战略规划引擎根据这些信息制定和执行计划，利用高层次的战略和详细的行动计划。
来自世界上下文和代理存储库的数据通知这些进程，同时工作内存跟踪即时任务。与此同时，长期内存处理器存储和检索长期知识。学习模块分析结果并将新知识集成到系统中，使代理的行为和交互能够得到持续改进。
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