Con las dramáticas fluctuaciones en la industria de las criptomonedas, el sector de Agentes de IA también ha experimentado su primer reajuste a gran escala. Los precios de los tokens de la mayoría de los proyectos han caído más del 90% desde sus valores máximos. Según los datos de Coingecko, hasta el 28 de febrero, la capitalización de mercado del sector de Agentes de IA ha caído a alrededor de $5.6 mil millones. A pesar de que el colapso a corto plazo desencadenó pánico en el mercado, una vez que se forma una tendencia, las fluctuaciones temporales no la detendrán.

Entre los muchos proyectos, los proyectos basados en frameworks como Eliza, Swarms, Rig y ZerePy son más favorecidos por el mercado que los proyectos basados en aplicaciones. Este artículo profundizará en la definición y ventajas de los frameworks de agentes de IA y proporcionará un análisis comparativo de algunos de los frameworks principales en el mercado para ofrecer a los usuarios información valiosa.

¿Qué es un marco de agente de IA?

Un marco de agente de IA es un conjunto de herramientas, interfaces y estándares utilizados para construir, administrar e implementar agentes de IA. Si la lógica central de un agente de IA se considera la capa de aplicación, el marco de agente de IA sirve como la infraestructura que proporciona a los usuarios módulos de desarrollo estandarizados, ayudándoles a crear, implementar y administrar rápidamente agentes de IA, lo que permite la aplicación a gran escala de agentes de IA.

En comparación con las herramientas de desarrollo individuales, los marcos de trabajo de AI Agent suelen proporcionar una solución completa. A través de componentes modulares y procesos estandarizados, reducen significativamente la complejidad del desarrollo, al mismo tiempo que ofrecen una alta escalabilidad y compatibilidad para satisfacer las necesidades personalizadas de los desarrolladores.

Ventajas de los marcos de agentes de IA

En comparación con aplicaciones específicas implementadas, los marcos de AI Agent son más propensos a ser favorecidos por el mercado durante las primeras etapas de desarrollo. Esto se debe principalmente a que proporcionan un equilibrio, lo que permite a los desarrolladores lograr una prueba de concepto con menos esfuerzo y costos, al mismo tiempo que sientan las bases para una futura expansión. Las ventajas específicas incluyen:

1) Reducción en la complejidad del desarrollo
Los marcos adoptan una arquitectura modular, proporcionando una documentación completa y SDK listos para usar, lo que reduce significativamente la dificultad de desarrollar sistemas complejos. Los desarrolladores pueden centrarse en la lógica empresarial principal en lugar de en las tecnologías subyacentes, lo que les permite construir aplicaciones rápidamente.

2) Promoción de Estandarización y Colaboración
Los marcos mantienen la consistencia estructural en la comunicación, interacción y datos, lo que facilita la colaboración en equipo, reduce los costos de comunicación y minimiza los errores de desarrollo.

3) Construcción Rápida del Ecosistema
Los marcos de código abierto pueden atraer a los desarrolladores para contribuir código y mejoras, manteniendo la iteración tecnológica y la actividad comunitaria. Además, a través de integraciones de terceros, se vuelve más fácil promover la implementación y adopción de aplicaciones.

4) Atrayendo la Atención del Capital
En comparación con aplicaciones específicas, el capital y el mercado consideran que la generalidad y la escalabilidad de los marcos tienen un valor a largo plazo. La naturaleza estandarizada de los marcos hace que sean más fáciles de evaluar, mientras que la fragmentación de los escenarios de aplicación aumenta la incertidumbre de inversión.

Comparación de Marcos Principales

Actualmente, han surgido muchos marcos de agentes de IA en el mercado, con proyectos populares como Eliza, Swarms, Rig y ZerePy, cada uno con sus propias ventajas en cuanto a arquitectura, lenguaje, integraciones de terceros y más. A continuación se muestra una breve comparación de varios marcos principales:

Eliza ($ELIZA)

Eliza es un marco de simulación multiagente desarrollado por el equipo de ai16z usando TypeScript, centrado en la creación, implementación y gestión de agentes de IA autónomos.

Fuente: elizaos.ai

Como marco de agente de IA modular y ligero, las principales fortalezas de Eliza radican en su versatilidad y simplicidad, manteniendo al mismo tiempo la funcionalidad, lo que la hace especialmente adecuada para principiantes en Web3. Específicamente:

• Integración multiplataforma: los agentes de Eliza pueden interactuar en plataformas como X, Telegram, Discord, etc., manteniendo al mismo tiempo una identidad consistente.
• Soporte amplio de modelos: Eliza admite varios modelos, incluidos Deepseek, Ollama, Grok, OpenAI, Anthropic, Gemini, LLama, ofreciendo gran flexibilidad.
• Sistema de complementos escalable: los desarrolladores pueden agregar y eliminar fácilmente funciones personalizadas del agente a través de módulos de complementos independientes, como complementos de generación de imágenes, complementos de TEE (Entorno de Ejecución Confiable), complementos de nodo, etc.
• Soporte de roles de agente enriquecido: Eliza se utiliza principalmente para crear roles de redes sociales, trabajadores del conocimiento, personajes interactivos y más.
• Comunidad activa de desarrolladores: A partir del 28 de febrero, los datos de GitHub muestran que Eliza tiene 14.8k estrellas, 4.7k forks y 550 contribuyentes. Según el equipo, al menos 1,000 equipos o proyectos están utilizando actualmente el marco de Eliza.

Eliza enfatiza la practicidad y la facilidad de uso, lo que la hace amigable para desarrolladores. Sin embargo, también enfrenta desafíos, como la falta de un sistema de flujo de trabajo definido, la necesidad de mejorar el diseño en tiempo de ejecución y cierta controversia en torno al fundador. Es importante que el equipo piense más profundamente en el empoderamiento de $ELIZA para mejorar aún más su valor.

Enjambres ($SWARMS)

Swarms, desarrollado bajo el liderazgo de Kye Gomez y lanzado en 2022, es el primer marco de coordinación multiagente de grado de producción. Dirigido principalmente a clientes de nivel empresarial, Swarms ofrece las siguientes características principales:

• Protocolos de comunicación flexibles: Para garantizar una colaboración eficiente entre agentes, Swarms proporciona múltiples tipos de protocolos de comunicación, incluidos jerárquicos, paralelos, de malla y federados, que atienden a las necesidades específicas de los desarrolladores en diferentes escenarios.
• Arquitectura de Clústeres Rica: Swarms ofrece una amplia gama de tipos de clúster preconstruidos que abarcan varios verticales, como salud, IoT y finanzas. Los desarrolladores pueden elegir rápidamente la arquitectura adecuada basada en escenarios de aplicación específicos. Swarms también admite configuraciones de clúster altamente personalizables, lo que permite a los desarrolladores ajustar detalles arquitectónicos para satisfacer sus requisitos.
• Recursos de Apoyo Ecológico: Swarms ha lanzado un ecosistema completo, que incluye un mercado, la API de Swarms, soluciones en la nube y más. En el futuro, planea lanzar APIs de billetera, intercambios y otros productos. Además, Swarms integra numerosas APIs de terceros, bases de datos y plataformas, mejorando su versatilidad y funcionalidad.

Fuente: swarms.world

El modelo económico del token $SWARMS es relativamente claro, sirviendo múltiples propósitos como utilidad y gobernanza. Para mejorar su valor, el equipo necesita hacer mayores esfuerzos en incentivar a los participantes del ecosistema y expandir las capacidades del agente. Además, la complejidad del desarrollo de Swarms puede presentar un desafío para los desarrolladores novatos. Para reducir la curva de aprendizaje, el equipo debería fortalecer el apoyo a los desarrolladores proporcionando documentación más detallada, tutoriales y casos de estudio, y organizando hackatones y eventos de formación para ayudar a los desarrolladores a ponerse al día rápidamente.

Rig ($ARC)

Rig es un marco LLM de propósito general desarrollado por Playgrounds, escrito en Rust. Reduce significativamente la barrera para los desarrolladores que construyen productos de IA al proporcionar abstracciones de alto nivel e interfaces unificadas.

Fuente: arc.fun

Características clave de Rig incluyen:

1. Interfaz unificada de LLM: Rig proporciona una interfaz API consistente para diferentes proveedores de LLM (como OpenAI, Cohere), mejorando la mantenibilidad y consistencia del código. Esto permite a los desarrolladores cambiar o combinar fácilmente diferentes servicios de LLM.
2. Abstracción de alto nivel: Con componentes modulares preconstruidos, Rig simplifica flujos de trabajo de IA complejos, como la creación de sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG), en solo unas pocas líneas de código, reduciendo significativamente la carga de trabajo del desarrollador y mejorando la eficiencia.
3. Seguridad y Alto Rendimiento: Basado en el sólido sistema de tipos de Rust, Rig ofrece un entorno de desarrollo más seguro y eficiente. Utiliza las características asíncronas de Rust y el tiempo de ejecución de Tokio para admitir la ejecución paralela de múltiples tareas o solicitudes de LLM mientras garantiza la seguridad de la memoria.
4. Integración sin fisuras de múltiples bases de datos: Rig incluye soporte para varias bases de datos (como Neo4j, MongoDB, Rig-LanceDB), lo que permite búsquedas de similitud eficientes y recuperación en tiempo real en aplicaciones de IA. Esta integración es especialmente adecuada para aplicaciones que necesitan manejar datos a gran escala.

Sin embargo, Rig enfrenta varios desafíos. Por ejemplo, a pesar de las ventajas de rendimiento y seguridad de Rust, su comunidad de desarrolladores es relativamente pequeña, lo que podría ralentizar la tasa de adopción de Rig. Asegurar la consistencia de datos en un entorno de base de datos múltiple también podría ser complejo. Además, Rig está asociado con el token $ARC, pero el equipo aún no ha revelado información detallada sobre su modelo económico, lo que podría obstaculizar su máximo potencial.

ZerePy ($ZEREBRO)

ZerePy es un marco de Python de código abierto desarrollado por el equipo de Blorm, centrándose en la producción creativa y aplicaciones de redes sociales. Permite a los usuarios implementar sus propios agentes en plataformas como X (anteriormente Twitter), admitiendo múltiples operaciones impulsadas por LLM.

Fuente: zerebro.org

Las características clave de ZerePy incluyen:

1. Gestión de CLI para Agentes: ZerePy ofrece un conjunto de herramientas de interfaz de línea de comandos (CLI) completo, lo que facilita a los usuarios implementar y gestionar agentes. Este diseño simplifica el flujo operativo, permitiendo que incluso los usuarios con poca experiencia técnica puedan empezar rápidamente.
2. Integración multiplataforma: ZerePy admite una interacción fluida entre plataformas y blockchains. Se ha integrado con plataformas como X y Farcaster, varios blockchains como Solana, Sonic y Ethereum, y herramientas blockchain como GOAT (Go Agent Tools) y Allora, lo que permite a los agentes interactuar con diversas redes y protocolos blockchain.
3. Implementación de un clic: Los usuarios pueden lanzar rápidamente ZerePy a través de plantillas de Replit y despliegue local. Esto reduce significativamente la barrera de despliegue y mejora la experiencia general del usuario.

Fuente: github.com/blorm-network

Según los datos de GitHub, ZerePy tiene 556 estrellas, 214 bifurcaciones y 29 colaboradores, lo que muestra un rápido desarrollo. Sin embargo, en comparación con Eliza, Swarms y Rig, el tamaño y la actividad de la comunidad de ZerePy siguen estando significativamente por detrás. Dado que ZerePy se centra en el ámbito de las artes y las redes sociales, su ámbito de aplicación es mucho más limitado que el de los marcos generales, lo que limita su atractivo para los desarrolladores. Además, ZerePy es una versión modular del backend de Zerebro con funcionalidades básicas similares, pero actualmente no hay una conexión directa con el token $ZEREBRO.

En resumen, los cuatro marcos: Eliza, Swarms, Rig y ZerePy, cada uno tiene sus propias fortalezas y debilidades:

• Actividad de la Comunidad de Desarrolladores: Eliza lidera con una amplia ventaja, seguida por Swarms, Rig y ZerePy.
• Dificultad de desarrollo: Eliza y ZerePy son relativamente amigables para los desarrolladores, mientras que Swarms y Rig requieren un mayor nivel de experiencia técnica.
• Escenarios de aplicación: Eliza, Swarms y Rig son más versátiles y compatibles, adecuados para diversos escenarios. ZerePy se enfoca más en el arte y las redes sociales, con un ámbito de aplicación más estrecho pero más específico.
• Economía de tokens: Swarms ofrece un modelo de token más claro con cierta participación en la gobernanza de la comunidad, mientras que Eliza, Rig y ZerePy tienen economías de tokens más ambiguas y necesitan una mayor clarificación sobre sus mecanismos de empoderamiento.

Conclusión

Los marcos de los agentes de IA desempeñan un papel fundamental como infraestructura central, ya que reducen la complejidad del desarrollo y facilitan la implementación a gran escala de los agentes de IA. Eliza, Swarms, Rig y ZerePy, como los frameworks líderes en el mercado actual, demuestran ventajas únicas con respecto a la facilidad de uso para los desarrolladores, las características técnicas y los escenarios de aplicación.

Sin embargo, estos marcos también enfrentan sus propios desafíos. Ampliar los ecosistemas de desarrolladores, reducir la complejidad técnica, refinar los modelos económicos de tokens y romper las fronteras de las aplicaciones son problemas comunes que necesitan abordar. Para los desarrolladores e inversores, adquirir una comprensión profunda de las características y el potencial de estos marcos será un paso importante para aprovechar las oportunidades en el espacio de Agentes de IA.