AI エージェント フレームワークの標準をさらに高めるための戦いが本格化しています。過去 2 日間の ARC の二次市場でのパフォーマンスは特に注目を集めています。Rust をベースとした AI アプリケーション開発のためのこのプロフェッショナルなフレームワークをどう理解すればよいでしょうか。 ARC フレームワークと ELIZA フレームワークの違いは何ですか? 技術ロジックの観点とビジネスの観点に基づいて、私の理解を話させてください。

1) ELIZA は、TypeScript アーキテクチャに基づいた、エージェント開発を指向したマルチクライアント統合フレームワークです。言い換えれば、ELIZA は、さまざまな大規模な LLM モデルと、Discord やプラットフォームの入出力機能を統合することに重点を置いた「アセンブラ」です。 Twitter。組み立てると、メモリ コンテキスト管理やモデルの微調整アルゴリズムの最適化などの機能が提供され、開発者が AI エージェントを迅速に展開できるようになります。

ELIZA は、開発者が AI エージェントを迅速に実装できるようにするための「アクセス」の問題を解決し、インターフェイス標準の統一、統合プロセスの簡素化、開発の敷居を下げ、クロスプラットフォーム アプリケーションでの LLM の使用を可能にすることに重点を置いています。

2) Rig (ARC) は、LLM ワークフロー エンジン用の Rust 言語に基づく AI システム構築フレームワークであり、低レベルのパフォーマンス最適化の問題を解決します。つまり、ARC は、AI 呼び出し、バックエンド サポートを提供する AI エンジンの「ツールボックス」です。パフォーマンスの最適化、データ ストレージ、例外処理などのサービス。

Rig が解決したいのは、開発者が LLM をより適切に選択し、プロンプトワードをより適切に最適化し、トークンをより効果的に管理し、同時処理を処理する方法、リソースを管理する方法、遅延を削減する方法などを支援する「呼び出し」問題です。その焦点は AI です。 LLMモデル AIエージェントシステムと連携する際の「活かし方」。

3) 上記は非常に客観的な技術ロジックの内訳です。ELIZA と ARC のどちらがより大きな開発可能性を持っているかに興味があるはずです。 評価基準をいくつか挙げてみましょう。

1. AIエージェントはエコロジー爆発の初期段階にあり、EVMチェーン運用フレームワークの初期開発と同様に、市場の評判と先行者利益を伴うエコロジー開発者の活動がより重要であり、EOSはより高度なテクノロジーを備えたブロックチェーンアーキテクチャです。商業利用に適しており、一時的に市場の注目を集めたかに見えましたが、最終的には EVM の巨大な開発者エコシステムに敗れました。

2. ELIZA の負担は、ai16z の未熟なトークンノミクス設計、ai16z と ELIZA のオープンソース フレームワーク トークンの「権限付与」問題、将来的にファミリーマートに「新規参入者」が追加されるかどうかにあり、それによって必然的にファミリーマートのトークンが短期的に不足することになる。大幅な成長の可能性があるが、それに比べて、ARC にはそのような負担はないようだ。

3. ARC の問題は、これが将来の AI エージェント エコシステムにより適した、壮大で高性能なエンタープライズ レベルの商用フレームワークを記述していることです。ただし、これが「先進的」であることを段階的に市場に証明する必要があります。 AIアプリケーションと実際に見られるAIエージェントの革新的なゲームプレイが出て初めて、いくつかのユニットがタイムリーに実装される必要があります。