إلى الأمام العنوان الأصلي: هل إطار الوكيل الذكي هو القطعة النهائية من اللغز؟ كيفية تفسير "ثنائية الموجة-الجسيم" للأطر؟

قد يحتوي إطار عمل الذكاء الاصطناعي Agent ، باعتباره جزءا أساسيا في تطوير الصناعة ، على إمكانات مزدوجة لدفع كل من تنفيذ التكنولوجيا ونضج النظام البيئي. تتضمن بعض الأطر الأكثر مناقشة في السوق Eliza و Rig و Swarms و ZerePy. تجذب هذه الأطر المطورين عبر مستودعات GitHub الخاصة بهم ، مما يؤدي إلى بناء سمعة. من خلال إصدار الرموز المميزة عبر "المكتبات" ، تجسد هذه الأطر ، مثل الضوء ، خصائص تشبه الموجة والجسيمات. وبالمثل ، تمتلك أطر عمل الوكيل كلا من العوامل الخارجية الخطيرة وسمات Memecoin. ستركز هذه المقالة على تفسير "ازدواجية الموجة والجسيم" لهذه الأطر واستكشاف السبب في أن إطار عمل العامل يمكن أن يكون الجزء الأخير في اللغز.

يمكن أن تترك الخارجيات التي تجلبها إطارات الوكيل نموًا دائمًا بعد انفجار الفقاعة

منذ ظهور GOAT, تحظى السرد الوكيل بزيادة الاهتمام السوقي، على غرار معلم فنون القتال يقدم ضربة قوية — مع القبضة اليسرى تمثل “Memecoin” و الكف الأيمن يجسد “أمل الصناعة”، قد تُهزم بأي من هذه الحركات. في الواقع، لا تختلف سيناريوهات تطبيق وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل صارم، وتتموج الحدود بين المنصات والأطر والتطبيقات المحددة. ومع ذلك، يمكن تصنيفها تقريبًا وفقًا لتفضيلات الرموز أو البروتوكولات. بناءً على تفضيلات تطوير الرموز أو البروتوكولات، يمكن تصنيفها عمومًا إلى الفئات التالية:

• Launchpad: منصات إصدار الأصول. على سبيل المثال ، Virtuals Protocol و Clanker على سلسلة Base ، و Dasha على سلسلة Solana.
• تطبيقات وكيل الذكاء الاصطناعي: تتحرك هذه بين عميل وعملة ميميكوين ، وتتميز بميزات مميزة في تكوين الذاكرة ، مثل GOAT ، aixbt ، إلخ. تكون هذه التطبيقات عادة إخراجًا في اتجاه واحد ، مع شروط إدخال محدودة جدًا.
• محركات وكلاء الذكاء الاصطناعي: أمثلة تشمل Griffain على سلسلة Solana و Spectre AI على سلسلة القاعدة. يتطور Griffain من وضع القراءة والكتابة إلى وضع القراءة والكتابة والعمل؛ Spectre AI هو محرك RAG يستخدم للبحث على السلسلة.
• أطر العميل الذكي: بالنسبة لمنصات الإطار ، فإن الوكيل نفسه هو أصل. لذلك ، يعمل إطار الوكيل كمنصة لإصدار الأصول ومنصة إطلاق للوكلاء. تشمل المشاريع الممثلة حاليًا ai16 و Zerebro و ARC ، والتي تثير الكثير من الجدل.
• اتجاهات أصغر أخرى: مشاريع وكلاء شاملة مثل Simmi و وكيل نمط بروتوكول AgentFi و وكيل Seraph من النوع التزوير و وكيل API الفوري المبتكر. تقدم.

عند إجراء مزيد من المناقشة حول إطار عمل الوكيل ، يمكن ملاحظة أن له عوامل خارجية كبيرة. على عكس المطورين في السلاسل والبروتوكولات العامة الرئيسية الذين يمكنهم فقط الاختيار من بين بيئات لغات البرمجة المختلفة ، لم يظهر الحجم الإجمالي لمجتمع المطورين في الصناعة معدل نمو مماثل في القيمة السوقية. مستودعات GitHub هي المكان الذي يبني فيه مطورو Web2 و Web3 إجماعا. يعد بناء مجتمع مطورين هنا أكثر جاذبية وتأثيرا لمطوري Web2 من أي حزمة "توصيل وتشغيل" تم تطويرها بشكل فردي بواسطة بروتوكول.

الأطر الأربعة المذكورة في هذه المقالة جميعها مفتوحة المصدر:

• إطار إليزا بواسطة ai16z حصل على 6,200 نجمة.
• إطار عمل ZerePy من Zerebro حصل على 191 نجمة.
• إطار RIG من قِبَل ARC حصل على 1700 نجمة.
• إطار Swarms من Swarms قد حصل على 2,100 نجمة.

حالياً، يُستخدم إطار Eliza على نطاق واسع في تطبيقات الوكلاء المختلفة وهو الإطار الأكثر استخداماً. لم يتقدم تطوير ZerePy كثيراً، وتوجه تطويره يكمن أساساً في X. لا يدعم بعد LLMs المحلية والذاكرة المدمجة. لدى RIG أعلى صعوبة تطوير نسبية ولكنه يوفر للمطورين أكبر حرية لتحقيق أداء الأمان. بالنسبة لـ Swarms، بصرف النظر عن إطلاق فريق mcs، ليس لديها استخدامات أخرى حتى الآن. ومع ذلك، يمكن لـ Swarms أن تتكامل مع إطارات مختلفة، مما يوفر إمكانيات كبيرة.

علاوة على ذلك ، في التصنيف المذكور أعلاه ، قد يؤدي الفصل بين محرك العامل والإطار إلى حدوث ارتباك. لكنني أعتقد أن الاثنين مختلفان. أولا ، لماذا يسمى محرك؟ القياس على محركات البحث في الحياة الواقعية مناسب نسبيا. على عكس تطبيقات Agent المتجانسة ، يكون أداء محرك Agent على مستوى أعلى ، ولكنه مغلف بالكامل ، ويتم إجراء التعديلات من خلال واجهات API مثل الصندوق الأسود. يمكن للمستخدمين تجربة أداء محرك Agent عن طريق تفرعه ، لكن لا يمكنهم التحكم في الصورة الكاملة أو حرية التخصيص كما يمكنهم مع إطار العمل الأساسي. يشبه محرك كل مستخدم إنشاء مرآة على وكيل مدرب والتفاعل مع تلك المرآة. من ناحية أخرى ، تم تصميم إطار العمل بشكل أساسي للتكيف مع السلسلة ، لأنه عندما يبني الوكيل إطار عمل وكيل ، فإن الهدف النهائي هو التكامل مع السلسلة المقابلة. كيفية تحديد طرق تفاعل البيانات ، وكيفية تحديد طرق التحقق من صحة البيانات ، وكيفية تحديد حجم الكتلة ، وكيفية تحقيق التوازن بين الإجماع والأداء - هذه هي الأشياء التي يحتاج إطار العمل إلى أخذها في الاعتبار. أما بالنسبة للمحرك ، فهو يحتاج فقط إلى ضبط النموذج وضبط العلاقة بين تفاعل البيانات والذاكرة في اتجاه واحد. الأداء هو معيار التقييم الوحيد ، في حين أن الإطار لا يقتصر على ذلك.

ربما يكون النظر إلى إطار الوكالة من منظور "ثنائية الموجة والجسيم" شرطًا أساسيًا للبقاء على الطريق الصحيح

دورة حياة إدخال-إخراج الوكيل تتطلب ثلاثة أجزاء. أولاً ، يحدد النموذج الأساسي عمق وطريقة التفكير. ثم يتم تخصيص الذاكرة فيها. بعد أن ينتج النموذج الأساسي إخراجًا ، يتم تعديله بناءً على الذاكرة. وأخيرًا ، يتم إكمال عملية الإخراج على عملاء مختلفين.

المصدر: @SuhailKakar

للتأكد من أن إطار الوكيل لديه "ثنائية الموجة الجسيمية"، فإن "الموجة" تمثل خصائص "ميمكوين"، التي تمثل ثقافة المجتمع ونشاط المطورين، مع التركيز على جاذبية الوكيل وقدرته على الانتشار. "الجسيم" يمثل خصائص "توقعات الصناعة"، التي تمثل الأداء الأساسي، وحالات الاستخدام الفعلية، والعمق التقني. سأشرح هذا من خلال الجمع بين جانبين، باستخدام البرامج التعليمية لتطوير الإطارات الثلاثة كأمثلة:

إطار إليزا للتكامل السريع

1. إعداد البيئة

المصدر: @SuhailKakar

1. تثبيت إليزا

Source: @SuhailKakar

1. ملف التكوين

المصدر:@SuhailKakar

4. تعيين شخصية الوكيل

المصدر:@SuhailKakar

إطار عمل Eliza سهل نسبيًا للبدء. يعتمد على TypeScript، وهو لغة يتعامل معها معظم مطوري الويب والويب3. الإطار بسيط ويتجنب التجريد المفرط، مما يتيح للمطورين إضافة الميزات التي يرغبون فيها بسهولة. من الخطوة 3، يمكننا أن نرى أن Eliza تدعم التكامل مع العملاء المتعددين، ويمكن فهمها كأداة تجميع للتكامل مع العملاء المتعددين. يدعم Eliza منصات مثل DC و TG و X، بالإضافة إلى مختلف نماذج اللغة الكبيرة. يسمح بإدخال من خلال وسائل التواصل الاجتماعي المذكورة أعلاه وإخراج من خلال نماذج LLM، ويدعم أيضًا إدارة الذاكرة المدمجة، مما يتيح لأي مطور بعادات مختلفة نشر عميل ذكاء اصطناعي بسرعة.

نظرًا لبساطة الإطار وثراء واجهاته ، يقلل إليزا بشكل كبير من عتبة الوصول ويحقق معيارًا واجهة موحدًا نسبيًا.

استخدام النقرة الواحدة لاستخدام إطار ZerePy

1. فرع مستودع ZerePy

المصدر:https://replit.com/

1. تكوين X و GPT

المصدر:https://replit.com/

3. تعيين شخصية الوكيل

المصدر:https://replit.com/

إطار الجهاز المحسن للأداء

باخذ بناء وكيل RAG (الاسترجاع المعزز للتوليد) كمثال:

1. تكوين البيئة ومفتاح OpenAI

المصدر:https://dev.to/0thtachi/build-a-rag-system-with-rig-in-under-100-lines-of-code-4422

1. تعيين عميل OpenAI واستخدام التجزئة لمعالجة ملفات PDF

source:https://dev.to/0thtachi/build-a-rag-system-with-rig-in-under-100-lines-of-code-4422

1. تعيين هيكل المستند وتضمينه

source:https://dev.to/0thtachi/build-a-rag-system-with-rig-in-under-100-lines-of-code-4422

1. إنشاء تخزين المتجه ووكيل RAG

المصدر:https://dev.to/0thtachi/build-a-rag-system-with-rig-in-under-100-lines-of-code-4422

Rig (ARC) هو إطار بناء نظام الذكاء الاصطناعي يعتمد على لغة Rust لمحركات سير العمل LLM. إنه يحل مشاكل تحسين الأداء على المستوى الأدنى. بمعنى آخر، ARC هو "صندوق أدوات" لمحرك الذكاء الاصطناعي الذي يوفر استدعاءات الذكاء الاصطناعي وتحسين الأداء وخدمات تخزين البيانات ومعالجة الاستثناءات وغيرها من خدمات الدعم الخلفية.

ما يريد Rig حله هو مشكلة "الاستدعاء" لمساعدة المطورين على اختيار LLM بشكل أفضل، وتحسين الكلمات الملهمة بشكل أفضل، وإدارة الرموز الرمزية بشكل أكثر فعالية، وكيفية التعامل مع معالجة متزامنة، وإدارة الموارد، وتقليل التأخير، وما إلى ذلك. يركز على نموذج AI LLM كيفية "الاستفادة منه بشكل جيد" عند التعاون مع نظام AI Agent.

Rigهي مكتبة Rust مفتوحة المصدر مصممة لتبسيط تطوير تطبيقات LLM-driven، بما في ذلك RAG Agents. لأن Rig هو أكثر انفتاحًا، فإنه يتطلب متطلبات أعلى للمطورين وفهم أعلى لـ Rust و Agent. البرنامج التعليمي هنا هو عملية تكوين RAG Agent الأساسية. يعزز RAG LLM عن طريق دمج LLM مع استرجاع المعرفة الخارجية. في DEMOs الأخرى على الموقع الرسمي، يمكنك رؤية أن لـ Rig السمات التالية:

• واجهة LLM الموحدة: تدعم واجهات برمجة تطبيقات متسقة من مزودي LLM المختلفين، مما يبسط التكامل.
• سير عمل مجرد: تتيح الوحدات النمطية الجاهزة لريج تنفيذ تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة.
• تخزين المتجه المتكامل: الدعم المدمج لتخزين الأنواع يوفر أداءًا فعالًا في وكلاء البحث المماثلة مثل وكيل RAG.
• تضمين مرن: يوفر واجهة برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام لمعالجة التضمين، مما يقلل من صعوبة فهم المعنى عند تطوير وكلاء البحث المماثلة مثل وكيل RAG.

يمكن رؤية أنه بالمقارنة مع إليزا، يوفر ريغ للمطورين مساحة إضافية لتحسين الأداء، مما يساعد المطورين على تصحيح المكالمات وتحسين التعاون بين LLM والوكيل بشكل أفضل. يوفر ريغ أداءً مدفوعًا بواسطة Rust، مستفيدًا من التحجيم اللا مكلف لـ Rust وعمليات LLM ذات الأداء العالي والذاكرة الآمنة والمنخفضة التأخير. يمكن أن يوفر درجة أعلى من الحرية على المستوى الأساسي.

إطار تجميعي لسرب الوحدات

يهدف سوارمز إلى توفير إطار تنظيمي متعدد الوكلاء على مستوى الإنتاج عالي الجودة للمؤسسات. يقدم الموقع الرسمي عشرات من سير العمل والهندسيات المتوازية / التسلسلية لمهام الوكيل. فيما يلي مقدمة موجزة عن جزء صغير منها.

التسلسل الزمني للعملية

المصدر: https://docs.swarms.world

تعمل بنية سلسلة السرب التسلسلية على معالجة المهام في تسلسل خطي. يكمل كل وكيل مهمته قبل تمرير النتائج إلى الوكيل التالي في السلسلة. تضمن هذه البنية معالجة مرتبة وتكون مفيدة عندما تكون المهام ذات تبعية.

حالة الاستخدام:

• يعتمد كل خطوة في سير العمل على الخطوة السابقة، مثل في خط الإنتاج أو معالجة البيانات التسلسلية.
• السيناريوهات التي تتطلب الالتزام الصارم بتسلسل العمليات.

الهندسة المعمارية الهرمية:

المصدر:https://docs.swarms.world

تنفيذ هذه الهندسة المعمارية يتم بالتحكم من الأعلى، حيث يتنسق العميل على مستوى أعلى بين المهام بين العملاء على مستوى أدنى. ينفذ العملاء المهام بشكل متزامن ويعيدون نتائجهم إلى الحلقة للتجميع النهائي. هذا مفيد بشكل خاص للمهام التي يمكن توازيها بشكل كبير.

المصدر: https://docs.swarms.world

تم تصميم هذه البنية لإدارة مجموعات كبيرة من الوكلاء العاملين بشكل متزامن. يمكنها إدارة الآلاف من الوكلاء، حيث يعمل كل وكيل على خيطه الخاص. إنها مثالية للإشراف على إخراج عمليات الوكيل على نطاق واسع.

سوارمز ليس مجرد إطار عامل بل هو أيضًا متوافق مع إطارات إليزا وزيريبي وريغ المذكورة سابقًا. باستخدام نهج وحدة المعالجة المركزية ، فإنه يعزز أداء العامل عبر تدفقات العمل والهندسة المعمارية المختلفة لحل المشاكل المقابلة. التصور والتطوير لسوارمز ، جنبًا إلى جنب مع مجتمع المطورين الخاص به ، يتقدم بشكل جيد.

• يوفر Eliza أفضل سهولة الاستخدام، مما يجعله مناسبًا للمبتدئين وتطوير النماذج السريعة، وخاصة للتفاعلات الذكية على منصات التواصل الاجتماعي. الإطار بسيط وسهل التكامل والتعديل، ومناسب للسيناريوهات التي لا تتطلب أداءً شاملاً للتحسين.
• ZerePy: نشر بنقرة واحدة، مثالي لتطوير تطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي بسرعة على منصات Web3 والاجتماعية. مناسب لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الخفيفة، مع إطار بسيط وتكوين مرن للإعداد والتكرار السريع.
• Rig: يركز على تحسين الأداء، وخصوصا في التفوق في المهام عالية الحداثة وعالية الأداء. إنه مثالي للمطورين الذين يحتاجون إلى التحكم التفصيلي والتحسين. الإطار أكثر تعقيدا ويتطلب معرفة بلغة Rust، مما يجعله مناسبًا للمطورين ذوي الخبرة أكثر.
• السرب: مناسب لتطبيقات مستوى الشركات، ويدعم التعاون متعدد الوكلاء وإدارة المهام المعقدة. الإطار مرن ويدعم المعالجة الموازية على نطاق واسع، ويقدم تكوينات بنية مختلفة. ومع ذلك، نظرًا لتعقيده، قد تتطلب خلفية تقنية أقوى للاستخدام الفعال.

بشكل عام، لديها Eliza و ZerePy مزايا في سهولة الاستخدام والتطوير السريع، في حين أن Rig و Swarms أكثر مناسبة للمطورين المحترفين أو تطبيقات الشركات التي تتطلب أداء عالي ومعالجة بمقياس كبير.

هذا هو السبب في أن إطار عمل الوكيل يمتلك خاصية "أمل الصناعة". لا تزال الأطر المذكورة أعلاه في المراحل المبكرة ، والأولوية الفورية هي اكتساب ميزة المحرك الأول وإنشاء مجتمع مطورين نشط. أداء إطار العمل وما إذا كان متخلفا عن تطبيقات Web2 الشائعة ليست هي الاهتمامات الأساسية. الأطر الوحيدة التي ستنجح في النهاية هي تلك التي يمكنها جذب المطورين باستمرار لأن صناعة Web3 تحتاج دائما إلى جذب انتباه السوق. بغض النظر عن مدى قوة أداء إطار العمل أو مدى صلابة أساسياته ، إذا كان من الصعب استخدامه وبالتالي فشل في جذب المستخدمين ، فسيكون له نتائج عكسية. شريطة أن يتمكن الإطار نفسه من جذب المطورين ، فإن أولئك الذين لديهم نموذج اقتصاد رمزي أكثر نضجا واكتمالا سيبرزون.

سمة العملات الميمية في إطارات الوكالة سهلة جدًا فهم. فإن الرموز الخاصة بالأطر المذكورة أعلاه ليست لديها تصميم اقتصادي معقول للرمز، وتفتقر إلى حالات الاستخدام أو أن لديها حالات محدودة جدًا، وليس لديها نماذج أعمال مُوثقة. ليس هناك عجلة دفع فعالة للرمز. الأطر هي مجرد أطر، ولم يحدث أي تكامل عضوي بين الإطار والرمز. نمو سعر الرمز، بخلاف FOMO، ليس لديه الكثير من الدعم من النواحي الأساسية ويفتقر إلى حاجز قوي لضمان النمو الثابت وطويل الأمد للقيمة. في الوقت نفسه، الأطر أنفسها لا تزال نوعًا ما خامة، وقيمتها الفعلية لا تتماشى مع قيمتها السوقية الحالية، مما يظهر سمات "العملات الميمية" بقوة.

من الجدير بالذكر أن "ثنائية موجة الجسيم" لإطار العامل ليست عيبًا ولا ينبغي تفسيرها على أنه إطار ليس من الأصل عملة ميمكوين بحتة ولا توجد حلاً منتصفًا بدون حالات استخدام الرمز. كما ذكرت في المقال السابق ، يتم تغطية العملاء الخفيفة بالحجاب الغامض للعملة الميمكوين. لن يكون الثقافة المجتمعية والأساسيات تناقضًا بعد الآن ، وتظهر تدريجياً مسار تطوير الأصول الجديدة. على الرغم من الفقاعة الأولية والشكوك المحيطة بإطار العملاء ، لا ينبغي تجاهل إمكاناتهم لجذب المطورين ودفع تبني التطبيقات. في المستقبل ، قد تصبح الأطر ذات النموذج الاقتصادي للرموز المتطور والنظام البيئي القوي للمطورين الأعمدة الرئيسية لهذا القطاع.

تنصل:

1. هذه المقالة مستنسخة من [odaily]. إعادة توجيه العنوان الأصلي: هل إطار الوكيل الذكي هو القطعة النهائية في اللغز؟ كيفية تفسير "ثنائية الأمواج والجسيمات" للأطر؟ حقوق النشر تنتمي إلى الكاتب الأصلي [كيفن، الباحث في بلوكبوستر]. إذا كان لديك أي اعتراض على إعادة النشر، يرجى التواصل معفريق Gate Learn، فسيتم التعامل معها من قبل الفريق في أقرب وقت ممكن وفقًا للإجراءات ذات الصلة.
2. إخلاء المسؤولية عن المسؤولية: الآراء والآراء المعبر عنها في هذه المقالة هي فقط تلك المؤلف ولا تشكل نصيحة استثمارية.
3. فريق تعلم جيت قام بترجمة المقالة إلى لغات أخرى. يُمنع نسخ أو توزيع أو سرقة المقالات المترجمة ما لم يُذكر.