مع التقلبات الكبيرة في صناعة العملات المشفرة، فإن قطاع الوكلاء الذكيين أيضًا تعرض لإعادة ترتيب كبيرة لأول مرة. لقد انخفضت أسعار الرموز الخاصة بمعظم المشاريع بأكثر من 90٪ من قيمها القصوى. وفقًا للبيانات من Coingecko، حتى 28 فبراير، انخفضت رأسمالية سوق قطاع الوكلاء الذكيين إلى حوالي 5.6 مليار دولار. على الرغم من أن الانهيار الحاد على المدى القصير يثير الذعر في السوق، إلا أنه بمجرد تشكل الاتجاه، لن توقف التقلبات الزمنية ذلك.

من بين العديد من المشاريع، تحظى المشاريع القائمة على الإطار مثل Eliza و Swarms و Rig و ZerePy بتفضيل أكبر من قبل السوق من المشاريع القائمة على التطبيق. سيقوم هذا المقال بالتعمق في تعريف ومزايا إطارات وكلاء الذكاء الاصطناعي وسيقدم تحليلاً مقارناً لبعض الإطارات الرئيسية في السوق لتقديم رؤى قيمة للمستخدمين.

ما هو إطار العميل الذكي؟

إطار وكيل الذكاء الاصطناعي هو مجموعة من الأدوات والواجهات والمعايير المستخدمة لبناء وإدارة ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي. إذا تم النظر في المنطق الأساسي لوكيل الذكاء الاصطناعي على أنه طبقة التطبيق، فإن إطار وكيل الذكاء الاصطناعي يعمل كبنية تحتية توفر للمستخدمين وحدات تطوير موحدة، مما يساعدهم على إنشاء ونشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي بسرعة، مما يمكن من تطبيق وكلاء الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

بالمقارنة مع أدوات التطوير الفردية، إطارات وكلاء الذكاء الاصطناعي عادة ما توفر حلاً كاملاً. من خلال المكونات النمطية والعمليات الموحدة، فإنها تقلل بشكل كبير من تعقيد التطوير مع توفير قابلية توسيع عالية وتوافقية لتلبية الاحتياجات الشخصية للمطورين.

مزايا إطارات وكلاء الذكاء الاصطناعي

بالمقارنة مع التطبيقات المحددة المنشأة، فإن إطارات وكلاء الذكاء الاصطناعي من المرجح أن تحظى بتفضيل السوق خلال مراحل التطوير المبكرة بشكل أكبر. ويعود ذلك أساسًا إلى أنها توفر توازنًا، مما يتيح للمطورين تحقيق دليل المفهوم بجهد وتكلفة أقل مع وضع الأسس للتوسع في المستقبل. وتشمل المزايا المحددة:

1) تقليل في تعقيد التطوير
الأطر تعتمد على بنية معمارية مودولارية، مما يوفر وثائق شاملة وSDKs جاهزة، مما يقلل بشكل كبير من صعوبة تطوير الأنظمة المعقدة. يمكن للمطورين التركيز على منطق الأعمال الأساسي بدلاً من التقنيات الأساسية، مما يمكنهم من بناء تطبيقات بسرعة.

2) تعزيز التوحيد والتعاون
الأطر تحافظ على الاتساق الهيكلي في التواصل والتفاعل والبيانات، مما يسهل على فريق العمل التعاون، ويقلل من تكاليف التواصل، ويقلل من أخطاء التطوير.

3) بناء النظام البيئي السريع
الأطر المفتوحة المصدر يمكن أن تجذب المطورين للمساهمة في الشفرة والتحسينات، مما يحافظ على التطور التكنولوجي ونشاط المجتمع. بالإضافة إلى ذلك، من خلال التكامل مع الأطراف الثالثة، يصبح من الأسهل تعزيز نشر التطبيق وتبنيه.

4) جذب انتباه رؤوس الأموال
بالمقارنة مع التطبيقات الخاصة، يعتبر رأس المال والسوق أن العمومية وقابلية الاطارات للتوسع لها قيمة طويلة المدى. طبيعة الإطارات الموحدة تجعلها أسهل في التقييم، بينما يزيد تفتت سيناريوهات التطبيق من عدم اليقين في الاستثمار.

مقارنة الأطر الرئيسية

حاليًا، ظهرت العديد من أطر الوكلاء الذكاء الاصطناعي في السوق، مع مشاريع شهيرة مثل إليزا، سوارمز، ريغ، وزيريبي، كل منها له مزاياه الخاصة من حيث الهندسة المعمارية، واللغة، والتكامل مع الأطراف الثالثة، وأكثر من ذلك. فيما يلي مقارنة موجزة لعدة أطر رئيسية:

Eliza ($ELIZA)

إليزا هو إطار محاكاة متعدد الوكلاء تم تطويره بواسطة فريق ai16z باستخدام TypeScript، متخصص في إنشاء ونشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي الذاتي.

المصدر: elizaos.ai

كوكو

• التكامل متعدد المنصات: يمكن لوكلاء إليزا التفاعل عبر منصات مثل X وتليجرام وديسكورد، مع الحفاظ على هوية متسقة.
• الدعم الواسع للنماذج: تدعم إليزا مجموعة متنوعة من النماذج، بما في ذلك ديبسيك، أولاما، جروك، أوبن إيه آي، أنثروبيك، جيميني، لاما، مما يوفر مرونة كبيرة.
• نظام البرنامج الموسع: يمكن للمطورين بسهولة إضافة وإزالة ميزات الوكيل المخصصة من خلال وحدات البرنامج المكملة المستقلة، مثل وحدات البرنامج المكملة لتكوين الصور، وحدات البرنامج المكملة للبيئة الموثوقة للتنفيذ (TEE)، وحدات البرنامج المكملة للعقد.
• دعم دور وكيل الثراء: تُستخدم إليزا بشكل رئيسي لبناء أدوار وسائل التواصل الاجتماعي، وعمال المعرفة، والشخصيات التفاعلية، وغير ذلك الكثير.
• مجتمع المطورين النشط: حتى 28 فبراير، تظهر البيانات على جيتهاب أن لدى إليزا 14.8k نجمة، 4.7k فورك، و550 مساهمًا. وفقًا للفريق، يستخدم على الأقل 1,000 فريق أو مشروع حاليًا إطار إليزا.

تؤكد إليزا على الجانب العملي وسهولة الاستخدام، مما يجعلها ودية للمطورين. ومع ذلك، فإنها تواجه تحديات مثل نقص نظام سير العمل المحدد، والحاجة إلى تحسين تصميم وقت التشغيل، وبعض الجدل المحيط بالمؤسس. يجب على الفريق التفكير بعمق حول تمكين $ELIZA لتعزيز قيمتها بشكل أفضل.

Swarms ($SWARMS)

تم تطوير Swarms تحت قيادة Kye Gomez وإطلاقها في عام 2022، وهي أول إطار تنسيق متعدد الوكلاء على مستوى الإنتاج. يهدف بشكل أساسي إلى عملاء مستوى الشركات، ويقدم Swarms الميزات الأساسية التالية:

• بروتوكولات الاتصال المرنة: لضمان التعاون الفعال بين الوكلاء، يوفر Swarms أنواعًا متعددة من بروتوكولات الاتصال، بما في ذلك التسلسلي، والتوازي، والشبكة، والاتحادية، لتلبية احتياجات المطورين الخاصة عبر سيناريوهات مختلفة.
• هندسة تجمع ثرية: تقدم Swarms مجموعة واسعة من أنواع التجمعات المبنية مسبقًا التي تمتد عبر عدة قطاعات عمودية، مثل الرعاية الصحية، والإنترنت من الأشياء، والتمويل. يمكن للمطورين اختيار الهندسة المناسبة بسرعة بناءً على سيناريوهات التطبيق المحددة. تدعم Swarms أيضًا تكوينات تجمع قابلة للتخصيص بشكل كبير، مما يتيح للمطورين ضبط تفاصيل الهندسة لتلبية متطلباتهم.
• موارد الدعم البيئي: أطلقت Swarms نظام بيئي شاملًا، بما في ذلك سوقًا، واجهة برمجة تطبيقات Swarms، حلول سحابية، والمزيد. في المستقبل، تخطط لإصدار واجهات برمجة تطبيقات المحافظ، وتبادلات، ومنتجات أخرى. بالإضافة إلى ذلك، تدمج Swarms العديد من واجهات برمجة تطبيقات الجهات الخارجية، وقواعد البيانات، والمنصات، مما يعزز تنوعها ووظائفها.

المصدر: swarms.world

النموذج الاقتصادي الرمزي $SWARMS واضح نسبيا ، ويخدم أغراضا متعددة مثل المنفعة والحوكمة. لتعزيز قيمته ، يحتاج الفريق إلى بذل المزيد من الجهود في تحفيز المشاركين في النظام البيئي وتوسيع قدرات الوكلاء. بالإضافة إلى ذلك ، قد يمثل تعقيد تطوير Swarms تحديا للمطورين المبتدئين. لتقليل منحنى التعلم ، يجب على الفريق تعزيز دعم المطورين من خلال توفير المزيد من الوثائق التفصيلية والبرامج التعليمية ودراسات الحالة وتنظيم الهاكاثون والأحداث التدريبية لمساعدة المطورين على مواكبة السرعة بسرعة.

Rig ($ARC)

Rig هو إطار LLM متعدد الأغراض تم تطويره بواسطة Playgrounds، مكتوب بلغة Rust. إنه يقلل بشكل كبير من الحواجز التي تواجه المطورين الذين يقومون ببناء منتجات الذكاء الاصطناعي من خلال توفير تجريدات مستوى عالٍ وواجهات موحدة.

المصدر: arc.fun

ميزات الريغ تشمل:

1. واجهة LLM الموحدة: يوفر Rig واجهة API متسقة لمزودي خدمة LLM المختلفين (مثل OpenAI، Cohere)، مما يعزز صيانة الشيفرة والاتساق. يتيح هذا للمطورين التبديل بسهولة أو دمج خدمات LLM مختلفة.
2. مستوى عال من التجريد: بفضل المكونات النمطية المبنية مسبقًا، يبسط Rig سير العمل الذكي المعقد، مثل إنشاء أنظمة التوليف المعززة بالاسترجاع (RAG)، إلى بضعة أسطر من الكود فقط، مما يقلل بشكل كبير من عبء المطور ويحسن الكفاءة.
3. السلامة والأداء العالي: بناءً على نظام الأنواع القوي في Rust، يقدم Rig بيئة تطوير أكثر أمانًا وكفاءة. يستخدم ميزات Rust اللامزامنة وتشغيل Tokio لدعم التنفيذ المتوازي لمهام متعددة أو طلبات LLM مع ضمان سلامة الذاكرة.
4. التكامل السلس بين قواعد البيانات المتعددة: يتضمن Rig دعمًا لقواعد بيانات مختلفة (مثل Neo4j و MongoDB و Rig-LanceDB)، مما يتيح البحث الفعال عن الشبه واسترجاع البيانات في الوقت الحقيقي في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يعد هذا التكامل مناسبًا بشكل خاص للتطبيقات التي تحتاج إلى التعامل مع بيانات بمقياس كبير.

ومع ذلك، تواجه ريغ عدة تحديات. على سبيل المثال، على الرغم من أداء Rust ومزايا الأمان، فإن مجتمع المطورين لديها صغير نسبيا، مما قد يبطئ معدل اعتماد ريغ. قد يكون ضمان توافق البيانات في بيئة قاعدة بيانات متعددة أمرًا معقدًا أيضًا. بالإضافة إلى ذلك، يرتبط ريغ بالرمز $ARC، ولكن الفريق لم يكشف بعد معلومات مفصلة حول نموذجها الاقتصادي، والذي قد يعيق إمكاناتها الكاملة.

زيربي ($ZEREBRO)

ZerePy هو إطار Python مفتوح المصدر تم تطويره بواسطة فريق Blorm، مع التركيز على الإخراج الإبداعي وتطبيقات وسائل الإعلام الاجتماعية. يسمح للمستخدمين بنشر وكلاءهم الخاصين على منصات مثل X (المعروفة سابقًا باسم Twitter)، مع دعم العمليات المتعددة المدفوعة بواسطة LLM.

المصدر: zerebro.org

ميزات ZerePy تشمل:

1. إدارة CLI للوكلاء: تقدم ZerePy مجموعة أدوات واجهة سطر الأوامر (CLI) الشاملة، مما يجعل من السهل على المستخدمين نشر وإدارة الوكلاء. يبسط هذا التصميم تدفق العمل التشغيلي، مما يتيح لحتى المستخدمين الذين لديهم خلفية تقنية ضئيلة البدء بسرعة.
2. التكامل متعدد المنصات: يدعم ZerePy التفاعل السلس عبر المنصات والبلوكشين. لقد تم دمجه مع منصات مثل X و Farcaster، ومع بلوكشين متنوعة مثل Solana وSonic وEthereum، وأدوات البلوكشين مثل GOAT (أدوات وكيل GOAT) وAllora، مما يسمح للوكلاء بالتفاعل مع شبكات البلوكشين والبروتوكولات المختلفة.
3. نشر بنقرة واحدة: يمكن للمستخدمين تشغيل ZerePy بسرعة من خلال قوالب Replit والنشر المحلي. يقلل هذا بشكل كبير من حاجز النشر ويعزز تجربة المستخدم بشكل عام.

المصدر: github.com/blorm-network

بناءً على بيانات GitHub، يحتوي ZerePy على 556 نجمًا، و 214 فork، و 29 مساهمًا، مما يُظهر تطورًا سريعًا. ومع ذلك، بالمقارنة مع Eliza و Swarms و Rig، تظل حجم ونشاط مجتمع ZerePy متأخرًا بشكل كبير. نظرًا لتركيز ZerePy على مجال الفنون ووسائل التواصل الاجتماعي، يكون نطاق تطبيقه أضيق بكثير من الأطر العامة، مما يقيد جاذبيته للمطورين. بالإضافة إلى ذلك، يعتبر ZerePy نسخة معمارية من الجزء الخلفي Zerebro مع وظائف أساسية مماثلة، ولكن حاليًا لا توجد اتصال مباشر مع الرمز $ZEREBRO.

باختصار، الأطر الأربعة - إليزا، سوارمز، ريغ، وزيريبي - لكل منها نقاط قوة وضعفها الخاصة:

• نشاط مجتمع المطورين: إليزا تتصدر بفارق كبير، تليها Swarms و Rig و ZerePy.
• صعوبة التطوير: إليزا وزيريبي نسبيا ودية للمطورين، بينما تتطلب السربات وريغ خبرة تقنية أعلى.
• سيناريوهات التطبيق: إليزا، سوارمز، وريغ هي أكثر تنوعًا وتوافقًا، مناسبة لمختلف السيناريوهات. زيريبي أكثر تركيزًا على الفن ووسائل التواصل الاجتماعي، مع نطاق تطبيق أضيق ولكن أكثر توجيهًا.
• اقتصاد الرمز: تقدم سوارمز نموذج رمز أوضح مع بعض المشاركة في حوكمة المجتمع، في حين أن إليزا، ريج، وزيريبي لديها اقتصادات رموز أكثر غموضًا وتحتاج إلى مزيد من التوضيح بشأن آليات تمكينها.

استنتاج

الأطر الوكيلة للذكاء الاصطناعي تلعب دورًا حيويًا كبنية أساسية، حيث تقلل من تعقيد التطوير وتسهل التنفيذ على نطاق واسع للوكلاء الذكاء الاصطناعي. إليزا، سوارمز، ريغ، وزيرباي، كأبرز الأطر في السوق اليوم، توضح كل واحدة منها مزايا فريدة فيما يتعلق بسهولة التطوير، والميزات التقنية، وسيناريوهات التطبيق.

ومع ذلك، تواجه هذه الأطر أيضًا تحدياتها الخاصة. توسيع البيئات الخاصة بالمطورين، وتقليل التعقيد التقني، وتنقيح نماذج الاقتصاد الرمزية، وكسر حواجز التطبيقات هي قضايا شائعة يجب عليها معالجتها. بالنسبة للمطورين والمستثمرين، سيكون اكتساب فهم عميق لخصائص هذه الأطر وإمكانياتها خطوة مهمة في الاستفادة من الفرص في مجال الوكيل الذكاء الاصطناعي.