Вступ

З появою ChatGPT фреймворки штучного інтелекту стрімко розвиваються протягом 2023 року, з такими рішеннями, як AutoGPT, LangGraph (побудований на LangChain) та Camel, що виходять як популярний вибір. Оскільки технологія штучного інтелекту (AI) розвивається з небаченою швидкістю, простір блокчейну (Крипто) також переживає нову хвилю інновацій через свою злиття з AI - загальновідомий як тренд "Крипто x AI". Співзасновник Ethereum Віталік Бутерін запропонував, що інтеграцію Крипто та AI можна зрозуміти на чотирьох рівнях: способи участі, взаємодія інтерфейсу, налаштування правил та цілі системи. Цей прогрес варіюється від AI просто допомагає залученню користувачів до впливу навіть впливає - або навіть визначає - цілі всієї системи. Ця еволюція синергії відкриває широкий спектр можливостей застосування.

Цей звіт досліджує чотири з найбільш обговорюваних проектів Crypto x AI, які зараз знаходяться на ринку: Eliza, GAME, Rig та ZerePy. Ми наводимо їх технічні характеристики та ринкову продуктивність, щоб допомогти читачам — незалежно від їх технічної підготовки — зрозуміти цей швидкорозвиваючийся тренд, який перетворює як технологічний, так і фінансовий ландшафт.

1. Еліза

Еліза - це система агентів, яка працює на основі штучного інтелекту, розроблена спеціально для додатків Web3. Вона може автоматично виконувати різноманітні завдання на основі команд користувача. У своєму ядрі Еліза працює на основі великого мовного моделю (LLM), що надає їй інтелект для автономних рішень та виконання складних операцій.

Поки що простір Web3 був позбавлений присвяченої платформи, яка дозволяє штучному інтелекту безперешкодно інтегруватися з особливостями Web3, такими як обробка даних блокчейну та взаємодія зі смарт-контрактами. Eliza була створена, щоб заповнити цей прогалину. Це безкоштовна, відкрита платформа, розроблена на TypeScript, яка пропонує дружній інтерфейс з повним керуванням користувача. Незалежно від того, чи ви розробник, чи звичайний користувач, Eliza дозволяє легко інтегрувати штучний інтелект у додатки Web3 та швидко розпочати роботу з такими функціями як:

• Робота з читання/запису даних у блокчейні - легко запитуйте дані на ланцюжку або виконуйте транзакції.
• Інтеракція з смарт-контрактами - Еліза може автоматично запускати смарт-контракти, спрощуючи інакше складні дії.
• Підтримка плагінів - Еліза підтримує різноманітні плагіни (такі як миття NFT, аналіз даних та створення зображень), що пропонує розширені можливості.

1.1. Розвиток Елізи

Для розуміння розвитку Елізи корисно спочатку розглянути Ai16z, децентралізований венчурний капітал (VC) фонд, призначений для інвестування в криптовалютні та веб-проекти 3. Те, що відрізняє Ai16z, це його унікальне поєднання трьох основних механізмів:

Основна операційна модель

Прийняття рішень на основі штучного інтелекту

• Ai16z використовує штучний інтелект для аналізу інвестиційних пропозицій, надісланих членами спільноти.
• Штучний інтелект визначає стратегії інвестування на основі історичного успіху цих пропозицій та кількості токенів їх авторів.

DAO (Децентралізована автономна організація) управління

• Рішення щодо інвестицій не приймаються однією окремою сутністю, а формуються за участю спільноти та голосуванням.
• Ai16z реалізує «віртуальну систему довіри», яка коригує вплив кожного члена на основі їх внеску та минулих досягнень, що забезпечує більшу увагу високоякісним пропозиціям.

AI Агент “AI Marc”

• AI Марк - автономний торгівельний агент фонду, побудований на базі фреймворка Eliza, і відповідає за автоматичне виконання транзакцій on-chain.

Остаточна мета Ai16z - створити інтелектуальну, прозору та високоавтоматизовану інвестиційну екосистему. Поєднуючи штучний інтелект з принципами DAO, фонд дозволяє кожному учаснику мати значущий вплив у просторі Web3, забезпечуючи більш ефективні та точні інвестиційні рішення.

У січні 2025 року Eliza Labs оголосила про ребрендинг свого децентралізованого інвестиційного фонду, спочатку названого Ai16z, як ElizaOS. Проект з того часу розширився до повністю відкритої платформи штучного інтелекту, спеціально розробленої для Web3. Побудований на блокчейні Solana, ElizaOS має на меті допомогти користувачам створювати та управляти ШІ-агентами, призначеними для децентралізованих середовищ.

Основні функції та трансформація ElizaOS

• Продовження Децентралізованого Інвестиційного Фонду (DAO)

ElizaOS продовжує модель DAO (Децентралізована автономна організація), спочатку запроваджену ai16z, що дозволяє членам спільноти активно брати участь у прийнятті рішень, впливати на стратегії інвестування та керувати напрямком технічного розвитку.

• Система операційного агента штучного інтелекту (AI Agent OS)

ElizaOS змінила свою увагу на те, щоб стати відкритою платформою, що дозволяє розробникам легко будувати, розгортати та керувати штучними інтелектуальними агентами. Ці агенти можуть автономно виконувати транзакції блокчейну, обробляти дані Web3 та виконувати завдання через смарт-контракти.

Незважаючи на те, що ai16z перейменували на ElizaOS, його основу все ще становить технологія штучного інтелекту, і він продовжує працювати на основі інвестиційної моделі, побудованої на DAO. За словами Уолтерса, початковий токен-код, який використовувався ai16z, залишиться незмінним принаймні наразі. Будь-які потенційні майбутні зміни будуть вирішуватися шляхом голосування членів DAO.

Запуск ElizaOS позначає перетворення ai16z з виключно інвестиційного фонду в більш потужну та гнучку штучну інтелектуальну платформу. Цей зсув дозволяє ElizaOS підтримувати розгортання веб-застосунків Web3 та приймати інвестиційні рішення, а також виконувати складніші операції за допомогою штучного інтелекту, пропонуючи більш розумні рішення для децентралізованого майбутнього.

Image Source: elizaOS - Операційна система для штучного інтелекту

Тим часом, Eliza Labs випустила технічну білу книгу, де детально описана архітектура та філософія дизайну Eliza. У документі висвітлено кілька основних функцій Eliza:

• Підтримка багатьох ланцюжків - Еліза підтримує основні блокчейни, включаючи Solana, Ethereum та TON.
• Інтеграція з кількома моделями штучного інтелекту — Еліза може працювати з різними моделями штучного інтелекту, такими як OpenAI, LLaMA та Qwen, покращуючи інтелект та адаптивність своїх агентів штучного інтелекту.
• Високоіндивідуальні агенти — Еліза дозволяє користувачам створювати штучних інтелектуальних агентів з унікальними особистостями, пристосованими до конкретних потреб та уподобань.

Запуск Eliza v2

Шоу Уолтерс, засновник Eliza Labs, оголосив на X (колишній Twitter), що команда активно розробляє Eliza v2, яку він описав як «найпотужніший агентський фреймворк, що коли-небудь створювався». Для досягнення цієї амбітної мети майбутня версія впровадить Ієрархічні мережі завдань (HTN) — техніку, яка дозволяє штучним інтелектовим агентам більш гнучко вирішувати складні проблеми та швидко адаптуватися до змінних умов. Це інновація очікується, що додатково розширить можливості Eliza в екосистемі Web3.

Переваги Елізи

Згідно з результатами досліджень ринку, наведеними в білій книзі Eliza, Eliza перевершує інші фреймворки в декількох ключових областях:

• Сумісність моделі штучного інтелекту - Еліза підтримує безшовну інтеграцію з різними відомими моделями штучного інтелекту, включаючи OpenAI, LLaMA та Qwen, що робить її дуже універсальною у різних випадках використання.
• Сумісність блокчейну - Еліза сумісна з кількома основними блокчейнами, такими як Solana, Ethereum та TON, що надає розробникам більше варіантів та гнучкості.
• Розширений набір функцій — Еліза пропонує широкий спектр практичних функцій, від мінтингу NFT та аналізу даних до генерації зображень, задовольняючи різноманітні потреби користувачів.
• Інтеграція соціальних медіа — Еліза легко підключається до соціальних платформ, таких як Twitter та Discord, що ускладнює взаємодію штучних інтелектуальних агентів безпосередньо з користувачами.

Джерело зображення: Білий папір Елізи

1.2 Що таке токен Ai16z?

Ai16z: Децентралізований венчурний капітал, що працює на основі штучного інтелекту

Запущений в жовтні 2024 року Ai16z є децентралізованою автономною організацією (DAO), яка має на меті революціонізувати традиційний венчурний капітал за допомогою штучного інтелекту (AI).

Як Це Працює

Прийняття рішень на основі штучного інтелекту

• Ai16z використовує технологію штучного інтелекту для аналізу інвестиційних пропозицій, надісланих учасниками спільноти.
• Штучний інтелект оцінює ці пропозиції на основі їх минулої продуктивності та токенів, що утримуються пропонентами, щоб визначити відповідні інвестиційні стратегії.

Управління DAO

• Рішення щодо інвестицій не приймаються централізованою установою. Натомість учасники спільноти беруть участь, ділиться відгуками та голосують за пропозиції.
• Ai16z також реалізує "віртуальну систему довіри", яка коригує вплив кожного учасника згідно їх внеску та репутації, що забезпечує, що високоякісні пропозиції отримують більший вагомість у процесі прийняття рішень.

AI Агент “AI Марк”

• AI Marc - це автономний торговий агент Ai16z. Він відповідає за автоматичне виконання транзакцій у блокчейні.
• Цей штучний інтелект може взаємодіяти з власниками токенів DAO, оцінювати можливість пропозицій та приймати інвестиційні рішення на ланцюжку.

Майбутній розвиток

Ai16z планує ввести систему управління на основі футархії, гібридну модель, що поєднує голосування спільноти з прийняттям рішень на основі штучного інтелекту. За цією моделлю:

• Учасники спільноти можуть надавати відгуки та брати участь у голосуваннях за пропозиціями
• Штучний інтелект приймає інвестиційні рішення на основі ринкових тенденцій та аналізу даних

Візія Ai16z

Остаточною метою Ai16z є побудова інтелектуальної, прозорої та високоавтоматизованої інвестиційної екосистеми. Як зазначалося раніше, проект був переозначений як ElizaOS у січні 2025 року. Шляхом поєднання принципів штучного інтелекту та DAO Ai16z має на меті надавати можливість кожному учаснику активно грати активну роль у світі Web3, дозволяючи здійснювати більш ефективні та точні інвестиційні рішення.

1.3 Курс $Ai16z

Платформа блокчейн: Solana

Найвищий рівень: ai16z досяг історичного максимуму в $2.34.

Капіталізація ринку: Станом на 16 березня загальна капіталізація становила приблизно 226 мільйонів доларів.

Обігова кількість: Приблизно 1.099 мільярда токенів AI16Z.

1.4 Особливості та основні технології ElizaOS

Чому вибрати ElizaOS?

• Зручний у користуванні: легко розгортайте веб-застосунки Web3 навіть без досвіду програмування.
• Високий рівень безпеки: Написаний на TypeScript, з контролем користувача над кожним компонентом для забезпечення безпеки даних.
• Гнучке розширення: Легко розширюйте функціональність за допомогою різноманітних плагінів, щоб задовольнити потреби різних додатків Web3.

Код ElizaOS повністю відкритий у відкритому вигляді наGitHub, безкоштовний для використання, зміни та розширення ким завгодно.

Джерело зображення: GitHub - elizaOS/eliza: Автономні агенти для всіх

Згідно з білопапером ( 2501.06781v2.pdf) ElizaOS включає в себе кілька основних функцій, призначених для допомоги користувачам легко будувати, розгортати та керувати штучними інтелектуальними агентами, зокрема:

Агенти

У ElizaOS «агенти» є основою системи штучного інтелекту, що відповідають за виконання автоматизованих взаємодій. Кожен агент працює в системі «Runtime» і може спілкуватися через різні платформи (наприклад, Discord, Twitter), зберігаючи при цьому послідовність поведінки та пам'ять.

Ключові функції агента включають:

• Обробка повідомлень та пам'яті: запис, відновлення та управління вмістом розмов та спогадів.
• Управління станом: Підтримка та оновлення стану агентів для забезпечення поведінкової узгодженості.
• Виконання дій: Виконання різних операцій, таких як транскрипція аудіо та генерація зображень.
• Оцінка та відповідь: Оцінка відповідей, управління цілями та вилучення відповідної інформації.

У простих термінах агент діє як віртуальний помічник, який може запам'ятовувати розмови, розуміти зміни стану та виконувати різноманітні команди на основі інструкцій.

Файли символів

Файли символів визначають «особистість» штучного інтелектуального агента, обсяг знань та моделі поведінки.

Джерело зображення: Генератор персонажа Еліза

Кожен файл характеру вказує:

• Представникове походження та риси
• Використовуються постачальники моделей (такі як OpenAI, Anthropic, Llama тощо)
• Налаштування взаємодії з зовнішньою системою (наприклад, блокчейн-транзакції, майнинг NFT)
• Стиль розмови та уподобання у публікаціях в соціальних мережах

Уявіть це як створення профілю особистості для вашого віртуального помічника, надаючи йому унікальні характеристики та спеціалізовані можливості.

Постачальники

У Елізі «постачальники» забезпечують реальний час даних та контекст агентам, забезпечуючи їм точне розуміння поточних ситуацій.

Еліза включає 3 основні постачальники:

• Постачальник часу: постачає інформацію, пов'язану з часом, агентам
• Постачальник фактів: Зберігає події розмови
• Постачальник нудьги: розраховує рівень залученості на основі вмісту розмови, щоб підтримувати динамічну взаємодію

Ці постачальники діють як «сенсорна система» агента, дозволяючи йому сприймати час, пам'ятати події та розуміти динаміку взаємодії з користувачем.

Дії

Дії - це основні елементи, які агенти використовують для відповіді на повідомлення та виконання завдань. Сюди входять:

• Виконання купівельних / продажних замовлень
• Аналіз PDF-документів
• Аудіотранскрипція
• NFT (Non-Fungible Token) генерація

Наприклад, коли ви вказуєте агенту «виконати токен транзакцію», він слідує модулю дій, щоб завершити операцію.

Експерти

Оцінювачі оцінюють та витягують важливу інформацію з розмов, щоб забезпечити відповідність агентів їхнім цілям.

Функції оцінювача включають:

• Побудова довгострокової пам'яті
• Відстеження прогресу цілей
• Витягання фактів та ключової інформації
• Підтримка контекстної уваги

Уявіть собі оцінювачів як "розумних аналітиків", які оцінюють точність та раціональність кожної дії перед виконанням.

Розпізнавання намірів

Що таке Розпізнавання намірів?

Розпізнавання наміру відноситься до можливості штучного інтелекту допоміжного асистента або системи розуміти "мету" або "намір" за запитами користувачів.

Наприклад:

Коли користувач каже: "Я хочу купити 10 токенів," штучний інтелект повинен зрозуміти, що це запит на "дію покупки."

Коли користувач каже: «Розкажіть мені про останні криптовалютні тенденції», штучний інтелект повинен визнати це як «намір запитати ринкову інформацію».

Система визначення намірів Елізи використовує багаторівневий механізм для точного визначення потреб користувача та вживання відповідних заходів. Цей багаторівневий механізм визнання намірів розуміє цілі користувача та правильно реагує через:

• Використання «визначень дій» для інтерпретації команд користувача
• Використання "контекстного розуміння" та "покращеного запам'ятовування" для покращення точності
• Інтегруючи "менеджерів взаємодії, специфічних для платформи", щоб забезпечити послідовну поведінку на різних платформах зв'язку

Це схоже на те, як чат-бот розуміє "підсвідоме значення" ваших повідомлень, швидко визначаючи ваші потреби та виконуючи їх.

Джерело: Eliza Whitepaper, Eliza Intent Recognition System

Система плагінів

Еліза має гнучку систему плагінів, яка дозволяє розробникам розширювати можливості штучних інтелектуальних агентів. Доступні типи плагінів включають:

• Медіа-плагіни покоління: Генерувати зображення, відео або 3D-моделі на основі запитів користувача
• Плагіни інтеграції Web3: Увімкнення блокчейн-транзакцій, криптовалютних платежів, управління смарт-контрактами та інше
• Інфраструктурні плагіни: надають послуги, такі як веб-перегляд, обробка документів та відеоредагування

Архітектура плагіна Eliza пропонує кілька ключових переваг:

• Незалежний розвиток – Кожен плагін працює незалежно, зменшуючи системні ризики
• Спрощене технічне обслуговування – модульна конструкція дозволяє легко виправляти помилки та розгортати оновлення
• Проста масштабованість - Нові функції можуть бути додані швидко та ефективно за допомогою плагінів
• Участь спільноти – Розробники можуть публікувати плагіни через npm та ділитися знаннями

Плагіни діють як "суперсили" для Елізи, дозволяючи їй легко адаптуватися та зростати залежно від потреб користувача.

Огляд

ElizaOS розроблено з великим акцентом на гнучкість та зручність використання, побудовано навколо модульних компонентів, таких як агенти, профілі персон, постачальники, дії та оцінювачі. Наразі Eliza переходить з фази свого фундаментального становлення в середньорівневий етап розвитку. Команда активно працює над досягненням наступних цілей:

🔹 Незалежні функціональні можливості – Надання повноважень штучному інтелекту для виконання завдань як в цифрових, так і в фізичних середовищах.
🔹 Виконання складних планів - Дозволяє агентам обробляти багатошарові, довгострокові завдання згідно з інструкціями користувача.
🔹 Повністю незалежне прийняття рішень - використання інтелектуальних модулів дій для автономного визначення пріоритету завдань та порядку їх виконання без втручання людини.

Мета полягає в тому, щоб дозволити користувачам швидко створювати потужних AI агентів, які здатні виконувати широкий спектр функцій з мінімальним налаштуванням.

2. ГРА

GAME ($VIRTUAL) побудована на Протоколі Virtuals, потужній інфраструктурі, яка підтримує токенізацію та спільну власність над AI-агентами з вбудованими можливостями генерації доходів. Ключові особливості Протоколу Virtuals включають:

• Токенізовані штучні інтелект-агенти - кожен штучний інтелект-агент може видавати власний власний токен, що дозволяє створення незалежних економічних моделей.
• Спільне володіння та розподіл доходів - Члени спільноти можуть брати участь в управлінні агентами штучного інтелекту, володіючи своїми токенами та беручи участь у доході, який вони генерують.
• Повна децентралізація – Побудований на технології блокчейн, протокол Virtuals забезпечує прозоре прийняття рішень та доступ до даних, мінімізуючи централізований контроль.

2.1. Протокол віртуальних та ігрових рамок GAME

Протокол Virtuals - це платформа для створення штучного інтелекту, запущена в жовтні 2024 року на базі Base - рішення Ethereum Layer 2. Її основна місія - спростити створення та впровадження штучних інтелектуальних агентів, дозволяючи користувачам заробляти винагороду через механізми токенізації.

Представляємо ГРУ | ГРУ від Virtuals

GAME - це функціональна агентська платформа, розроблена в рамках Протоколу Virtuals. У світі інтелектуальних агентів існують два основних типи: ІР-агенти та функціональні агенти.

Ці дві категорії значно відрізняються за цілями дизайну та областями застосування. Нижче наведено порівняння та пояснення двох:

Хоча IP-агенти та функціональні агенти можуть виглядати відмінно, у багатьох випадках вони співпрацюють, щоб створити більш повне та захоплююче враження.

Приклад сценарію:

Уявіть агента IP з чарівним персонажем жабеня, що спілкується з користувачем:

• Користувач питає: "Жабо, чи знаєш ти поточну ціну біткоїна?"
• За лаштунками запускається функціональний агент для пошуку даних у реальному часі та генерації точної відповіді.
• Потім милка жабка видає відповідь жвавим тоном: «🐸 Привіт! Біткоін коштує близько $45,000 зараз!»

Цей дизайн поєднує веселий характер з потужними можливостями штучного інтелекту, що призводить до більш природного та захоплюючого досвіду користувача.

Скріншот з офіційного відео на YouTube: Що таке віртуальні агенти?

2.2 Вступ до Фреймворку ГРИ

G.A.M.E (Generative Autonomous Multimodal Entities) - це функціональна агентна рамка штучного інтелекту, розроблена Протоколом Віртуалів. Її метою є надання розробникам потужних API та SDK, що дозволяють безшовну інтеграцію високотехнологічних агентів штучного інтелекту в віртуальні середовища. Архітектура G.A.M.E підкреслює автономію, гнучкість та постійне навчання, дозволяючи агентам динамічно адаптуватися до поведінки гравців та змін навколишнього середовища, що підвищує реалізм та багатство інтерактивних вражень.

2.2.1 Основні компоненти та можливості Г.А.М.Е

G.A.M.E складається з кількох основних модулів, включаючи інтерфейс запитань агента, підсистему сприйняття, стратегічний планувальний двигун, модуль обробки діалогів та оператор гаманця On-Chain. Ці компоненти співпрацюють, щоб дозволити агентам приймати рішення на основі їх унікальних особистостей та минулих досвідів, реагуючи динамічно на дії гравців та поведінку інших агентів. Цей рівень автономії та адаптивності вводить безкінечну різноманітність ігрових можливостей, де кожна взаємодія може розгортатися по-новому та неочікувано.

Джерело зображення: Офіційний білий папірВисвітлення - G.A.M.E. (Функціональний агент) | Вайтпапер протоколу Virtuals

Нижче наведено огляд п'яти основних компонентів G.A.M.E:

Інтерфейс запитань агента

• Діє як точка входу в взаємодію для агентів ШІ, відповідальних за отримання команд від гравців або навколишнього середовища та запуск поведінки агента.
• Надає інтерфейс API, який дозволяє розробникам налаштовувати умови активації, поведінкові шаблони та логіку взаємодії для AI-агентів.

Підсистема сприйняття

• Відповідальний за приймання та інтеграцію зовнішньої інформації, перетворення поведінки гравця, змін навколишнього середовища та дій інших агентів ШІ на зрозумілі дані.
• Дані про сприйняття потім відправляються до стратегічного планувального двигуна для підтримки процесу прийняття рішень.

Стратегічний плануючий двигун

• «Мозок» рамки G.A.M.E, відповідальний за формулювання планів дій на основі інформації від Підсистеми сприйняття, поєднаної з особистістю штучного інтелекту, минулими досвідами та оточуючим контекстом.
• Цей модуль має адаптивні можливості, що дозволяє йому постійно коригувати свої стратегії на основі поведінки гравців і реакцій інших агентів штучного інтелекту, забезпечуючи автономні дії.

Модуль обробки діалогу

• Відповідальний за обробку природного розуміння та генерацію штучних інтелектуальних агентів, забезпечуючи, що взаємодія між гравцями та агентами залишається плавною та природною.
• Модуль підтримує складні розмови, посилюючи людські якості агентів.

Оператор гаманця на ланцюжку

• Підтримує функціональність Web3, дозволяючи агентам штучного інтелекту виконувати ончейн-операції, такі як перекази токенів, карбування NFT і виконання смарт-контрактів.
• Ця функція не лише розширює сфери застосування штучних інтелектуальних агентів, але й надає більше можливостей для взаємодії децентралізованих додатків (dApps).

2.2.2 Г.Р.А.М.Е у грі: Проект Західний світ

Фреймворк G.A.M.E був успішно застосований в декількох проєктах, одним з найбільш репрезентативних є Проєкт Заходи Західного Світу на платформі Roblox. Розташований у містечку у стилі Дикого Заходу, гра поглиблює гравців у віртуальний світ, населений 10 штучними інтелектами, кожен з власною особистістю, цілями та мотиваціями. Поведінка кожного інтелектуального агента формується власною особистістю та минулими досвідами, а агенти можуть адаптувати свої стратегії в реальному часі в залежності від дій гравців та поведінки інших інтелектуальних агентів, демонструючи високий рівень автономності.

Таємничий антагоніст, відомий як Бандит, ховається в грі, додаючи напруженості та напруги до гри. Гравці повинні naviGate.io складну соціальну мережу, використовуючи дедукцію, діалоги та стратегію, щоб розкрити особистість Бандита та згуртувати інших агентів, щоб підкорити його. Такий дизайн гарантує, що кожне проходження може розгортатися несподіваним і унікальним чином, пропонуючи нескінченну реіграбельність і динамічну розповідь.

Джерело зображення: Офіційний білий папірПідсвічування - G.A.M.E. (Функціональний агент) | Вайтпейпер протоколу віртуальних активів

2.2.3 Вихід G.A.M.E ЗА МЕЖІ ІГОР

Застосування G.A.M.E не обмежується грою. Завдяки його модулярній архітектурі, G.A.M.E має великий потенціал у різних галузях. Воно може бути гнучко інтегроване з передовими технологіями штучного інтелекту, включаючи:

• Prompt Engineering – Покращення конструкції запитів для підвищення точності відповідей агента.
• Планування та мислення - Підтримка багаторівневої логіки та відстеження цілей для розробки довгострокових стратегічних планів.
• Інтеграція інструментів - надання штучним інтелектом агентам можливості використовувати інструменти веб-пошуку та аналізу даних для покращення можливостей в прийнятті рішень.
• Саморефлексія – дозволяє агентам коригувати поведінку на основі минулих дій та результатів взаємодії для постійної самооптимізації.
• Управління пам'яттю – Надання агентам можливості зберігати та відтворювати ключову інформацію, забезпечуючи контекстно-орієнтовану поведінку та більш точні рішення.
• Механізм зворотного зв'язку є критичним для забезпечення зростання та оптимізації штучних інтелектуальних агентів. Через цей механізм агенти можуть переглядати та адаптуватися на основі результатів своїх дій. Кожна взаємодія та розмова повертається до їхньої бази знань, зміцнюючи їх внутрішні моделі. З часом штучні інтелектуальні агенти покращують свої мисленнєві та приймальні здібності — перетворюючись в все більш розумних та життєподібних цифрових персонажів.

2.2.4 Огляд

Завдяки його високому модульному дизайну, міцним можливостям автономної поведінки та гнучкій масштабованості фреймворк G.A.M.E відкриває нові можливості для розвитку та застосування AI-агентів. Його інноваційний механізм «зворотного зв'язку» забезпечує постійне покращення агентів під час кожної взаємодії, підвищуючи як поведінкову точність, так і адаптивність. При продовженні еволюції технологій AI та екосистеми Web3 G.A.M.E готовий стати фундаментальною силою у розвитку автономії та інновацій агентів — демонструючи великий потенціал у галузях геймінгу, освіти, соціальних платформ та фінансових послуг.

2.3 Що таке віртуальний токен?

У світі Web3 токен VIRTUAL є не тільки офіційним токеном управління платформи Virtuals Protocol, але й центральним стовпом усієї екосистеми. Випущений на Ethereum та його базі рішень рівня 2, VIRTUAL token стимулює довгострокове зростання вартості за допомогою набору ретельно розроблених механізмів.

2.3.1 Три основні функції токена VIRTUAL

Щоб повністю зрозуміти цінність токена VIRTUAL, важливо почати з його ключових ролей:

1. Голосувальна сила для управління платформою

Токен VIRTUAL виконує функцію офіційного токена управління Протоколом Virtuals, даруючи власникам право брати участь у рішеннях платформи:

• Право голосу: Чи то розвиток штучного інтелекту, оновлення функцій чи нові політики платформи, власники VIRTUAL можуть голосувати, щоб впливати на результати.
• Децентралізоване управління: Цей дизайн забезпечує справедливу та прозору діяльність, запобігаючи монополізації контролю будь-яким окремим суб'єктом та реалізацію справжнього спільного консенсусу у стилі Web3.

2. Торговий міст для кожного токена штучного інтелекту

Кожен AI агент випускає власний токен, і вони поєднуються з ВІРТУАЛЬНИМИ токенами в заблокованому ліквідному пулі.

Кожен раз, коли гравець хоче придбати токен AI-агента — незалежно від того, чи платить вони в ETH, USDC чи іншій валюті — транзакцію слід маршрутизувати через токен VIRTUAL. Це конструкція штучно підвищує попит на VIRTUAL, забезпечуючи, що зі зростанням обсягу торгівлі AI-агентами зростає попит на VIRTUAL.

Просто кажучи, ВІРТУАЛЬНІ функції подібні до “платіжної будки на шосе”—кожен трейдер токенів штучного інтелекту повинен пройти через неї, створюючи стійкий попит на покупку та транзакційний попит.

3. Вступна плата за створення нових AI агентів

Кожного разу, коли розробник хоче створити абсолютно нового агента ШІ, він повинен заплатити певну кількість ВІРТУАЛЬНИХ токенів як комісію за створення.

Цей механізм стримує випадкове або надмірне створення агентів, допомагаючи зберігати цінність та рідкісність кожного штучного інтелектуального агента.

В результаті віртуальні токени споживаються під час процесу створення, зменшуючи загальний обіговий запас на ринку та сприяючи дефляційному ефекту, який підтримує довгострокову стабільність цін та потенційне зростання.

2.3.2 Історія цін на $Віртуальний токен

Платформи блокчейну: Ethereum (ETH), Base, Solana

Історичний максимум: Найвища зафіксована ціна за $VIRTUAL становила 5,07 долара.

Капіталізація ринку: Станом на 16 березня ринкова капіталізація складала приблизно 1,5 мільярда доларів США.

Обігова кількість: Приблизно 650 мільйонів віртуальних токенів знаходяться в обігу.

Максимальний обсяг: Загальний максимальний обсяг обмежений 1 мільярдом віртуальних токенів.

Разом ці три механізми генерують сильний дефляційний тиск, допомагаючи стабільно збільшувати вартість VIRTUAL.

На основі свого загального дизайну токен VIRTUAL має кілька ключових переваг:

• Постійний попит на покупку: Оскільки попит на трансакції з штучним інтелектом продовжує зростати, це природно призводить до постійного попиту на КРИПТО, що підтримує відтік цін вгору.
• Зменшений обсяг токенів: Вбудовані дефляційні механізми поступово зменшують обіговий обсяг, допомагаючи зберегти та збільшити вартість токену.
• Зміцнення залучення спільноти: власники VIRTUAL можуть брати участь у управлінні платформою, забезпечуючи по-справжньому децентралізований та спільнотою управляний процес прийняття рішень.
• Потенціал для довгострокової вартості: з розширенням екосистеми штучного інтелекту, корисність та вартість VIRTUAL очікується зростати разом з нею.

Більше, ніж просто токен управління, VIRTUAL призначений бути невід'ємним стовпом екосистеми протоколу Віртуальних. Завдяки своїй дефляційній структурі та центральній ролі в операціях та створенні агентів, він розміщений для отримання користі від кожного рівня зростання екосистеми. Зі зростанням ринкової активності, глибокою інтеграцією в операції зі штучним інтелектом та обмеженням обсягу, VIRTUAL добре розміщений для довгострокової оцінки. Для тих, хто бажає приєднатися до інновацій Web3, шукаючи надійні можливості зростання, VIRTUAL безсумнівно є токеном, на який варто звернути увагу.

3. Rig (ARC, AI Rig Complex)

3.1 Розвиток Rig (AI Rig Complex)

Створення комплексу AI Rig було прякою відповіддю на змінюючіть ринкові тенденції. Засновницька команда спостерігала, що хоча технологія AI стала все потужнішою у аналізі даних та прийнятті рішень, її широке застосування стикалося з двома ключовими викликами: безпека даних та обчислювальна надійність.

З іншого боку, технологія блокчейну з її вбудованими особливостями децентралізації, незмінності та прозорості даних, пропонує ідеальні рішення для проблем довіри, пов'язаних з джерелами даних ШІ та процесами прийняття рішень.

Отже, було створено комплекс штучного інтелекту AI Rig Complex - нову платформу розробки AI + blockchain, призначену для допомоги розробникам вбудовувати інтелектуальні можливості штучного інтелекту в додатки блокчейну, забезпечуючи безпеку даних та прозорість рішень.

Мети комплексу штучного інтелекту AI Rig чітко визначені і включають наступне:

Наданням штучних інтелектуальних агентів автономними рішеннями
Штучні інтелектуальні агенти, побудовані на комплексі штучного інтелекту, здатні незалежно аналізувати дані, робити висновки та приймати рішення на основі інформації з ланцюжка. Ці агенти можуть автономно виконувати завдання, такі як торгівля токенами, виконання смарт-контрактів та операції з децентралізованими фінансами, мінімізуючи людське втручання та підвищуючи ефективність. Основний токен фреймворку — ARC, який також підтримує функції управління спільнотою.

Підвищення інтелектуальних можливостей децентралізованих додатків (dApps)
Комплекс AI Rig надає набір гнучких інструментів. За допомогою своїх API та SDK розробники можуть інтегрувати моделі аналізу даних, обробки природної мови та прийняття рішень, що працюють на базі штучного інтелекту, в додатки Web3, значно підвищуючи їхню інтелектуальність та корисність.

Створення нового фреймворку розвитку
Для сприяння прийняттю, AI Rig Complex побудований за допомогою модульного дизайну. Чи то для аналізу даних, систем діалогу, управління транзакціями, платформ DeFi, ринків NFT або автоматизації смарт-контрактів, розробники можуть швидко вибирати та інтегрувати необхідні модулі, що дозволяє швидко розробляти та впроваджувати.

Побудовано з Rust для високої продуктивності; орієнтовано на підприємства

Rig також є фреймворком розробки агентів штучного інтелекту високої продуктивності для корпоративного рівня, побудованим компанією Playgrounds Analytics з використанням мови програмування Rust. Створений з урахуванням потреб бізнесу, Rig відзначається модулярною архітектурою, співпрацею багатьох агентів та інтеграцією з блокчейном. Він також має свідомість контексту пам'яті та семантики, що дозволяє агентам підтримувати послідовність у багаторазових розмовах, що значно покращує досвід та ефективність для корпоративних користувачів.

3.2 Огляд фреймворку Rig

Rig - це каркас штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, побудований на мові програмування Rust. Він забезпечує модульне, високопродуктивне та безпечне середовище розробки, яке дозволяє розробникам швидко створювати додатки, інтегровані з великими мовними моделями (LLM). Порівняно з інструментами штучного інтелекту на основі Python, які часто можна побачити на ринку, Rig використовує безпечність пам'яті та ефективність виконання Rust, підтримуючи при цьому кілька LLM та високорівневі конструкції робочого процесу штучного інтелекту. Це робить Rig особливо підходящим для впровадження в системах, які потребують високої стабільності та масштабованості.

3.2.1 Основні компоненти:

Згідно з офіційною документацією Rig, фреймворк побудований навколо кількох основних компонентів, які разом формують основу його архітектури:

1. Моделі завершення та вбудування: Rig надає єдиний API для взаємодії з різними великими мовними моделями (LLMs) та моделями вбудування. Кожен постачальник (наприклад, OpenAI, Cohere) має відповідну структуру Клієнта, яка використовується для ініціалізації як моделей завершення, так і вбудування. Ці моделі реалізують траєкторії CompletionModel та EmbeddingModel, пропонуючи послідовний інтерфейс низького рівня для створення та виконання запитів на генерацію тексту та вбудування.docs.rig.rs+1docs.rig.rs+1
2. Агенти: Rig пропонує високорівневу абстракцію, відому як агенти, яку можна використовувати для побудови систем від простих до складних. Одним з прикладів є система з покращеним видобутком (RAG), де агенти взаємодіють з базою знань, щоб відповісти на питання користувача.docs.rig.rs
3. Векторні сховища та індекси: Rig визначає загальні інтерфейси для роботи з векторними сховищами та індексами. Бібліотека надає трейти VectorStore та VectorStoreIndex, які розробники можуть реалізувати для визначення власної поведінки зберігання векторів та індексації. Ці компоненти можуть слугувати як база знань в агентах RAG або як джерело контекстуальних документів при координації кількох LLM або агентів у спеціалізованій архітектурі.docs.rig.rs

За допомогою цих компонентів Rig має на меті надати потужну та гнучку платформу для розробників, які хочуть ефективно створювати та розгортати передові застосунки штучного інтелекту в середовищі на основі Rust.

3.2.2 Основна мова програмування: Rust

Rust - це сучасна мова програмування, яка поєднує високу продуктивність з надійними гарантіями безпеки, завдяки чому вона особливо популярна серед системних програмістів, розробників блокчейнів та проектів з високими вимогами до продуктивності ШІ.

Діаграма порівняння продуктивності Rust – Джерело:benjdd.com/languages/

Переваги Rust:

1. Продуктивність, що не поступається C/C++
2. Вищий рівень безпеки та зменшення помилок
3. Чудовий досвід розробки, сучасний синтаксис
4. Відмінні інструменти розробки та екосистема

• Вантаж: Менеджер пакунків Rust, простий у використанні
• Crates.io: Платформа пакунків, схожа на npm або pip, багата на ресурси
• Rust Analyzer: Синтаксичне виділення та інструменти для налагодження для VSCode

Дедалі більше компаній з сфери веб-технологій, штучного інтелекту та великих технологічних компаній, зокрема Google, Microsoft та Amazon, вибирають Rust через його безпеку, швидкість та масштабованість.

3.2.3 Підтримка декількох постачальників LLM

Rig нативно підтримує широкий спектр постачальників великих мовних моделей (LLM), включаючи: OpenAI, Cohere, Anthropic, Perplexity, Google Gemini, xAI, EternalAI, DeepSeek, Azure OpenAI та Mira.

3.2.4 Інтеграція з системами зберігання векторів

Rig також надає інтеграцію з векторними системами зберігання та індексації, що дозволяє розробникам включати ці функції безпосередньо в свої додатки для покращення функціональності, пов'язаної з контекстом.

Ресурси:

• Офіційна Документація: docs.rig.rs
• Репозиторій GitHub: 0xPlaygrounds/rig

Ці ресурси надають розробникам глибокий інсайт у можливості Rig, дозволяючи їм ефективно створювати та розгортати високорівневі програми LLM в середовищі Rust-native.

Модуль агента надає структуру агента та його будівельників, що дозволяє розробникам зручно поєднувати моделі LLM з конкретними передмовами, контекстними документами та інструментами для створення потужних штучних інтелектуальних агентів.

Знімок екрану з офіційної документації: docs.rig.rs

3.2.5 Особливості структури Агента

• Високо налаштовуваний: Розробники можуть визначити системний запит агента, включити статичні або динамічні контекстні документи та призначити власні набори інструментів. Ця гнучкість дозволяє створювати широкий спектр додатків - від простих чат-ботів до складних систем генерації з покращеним вилученням (RAG).
• Декілька реалізацій характеристик: Структура Агента реалізує ключові характеристики, такі як Завершення, Підказка та Чат, що дозволяє їй обробляти різноманітні завдання щодо завершення та розмовні взаємодії. Docs.rs

3.2.6 Зведення: Майбутнє ARC

Дорожня карта розвитку ARC включає кілька ключових фаз:

• Розширення ринку штучного інтелекту: ARC прагне розширити свою екосистему штучного інтелекту, пропонуючи користувачам ширший спектр ресурсів та послуг, що працюють на основі штучного інтелекту.
• Розвиток спеціалізованих можливостей тренування моделі штучного інтелекту: ARC планує ввести інструменти для індивідуального навчання моделей штучного інтелекту, призначених для різних галузей промисловості та сценаріїв застосування.
• Створення системи сертифікації моделей штучного інтелекту на основі блокчейну: ARC намір побудувати децентралізовану систему сертифікації для підвищення надійності та довірливості моделей штучного інтелекту.

Потенційні сфери застосування

• Децентралізована фінансова справа (DeFi): ARC може забезпечити більш безпечні та ефективні додатки DeFi.
• Геймінг: ARC може допомогти побудувати більш насичені, більш захоплюючі та інтерактивні геймінгові досвіди.
• Управління ланцюгом поставок: ARC може бути використаний для відстеження та підтвердження походження та автентичності продуктів.
• Охорона здоров'я: ARC може безпечно зберігати та обмінюватися чутливими медичними даними.

ARC - це проект з величезним потенціалом, який може перевизначити, як розробляються та впроваджуються застосунки штучного інтелекту. При продовженні еволюції технологій штучного інтелекту та блокчейну очікується значне збільшення обсягу реальних застосувань ARC.

3.3 Що таке токен Rig ($ARC)?

Нативний токен екосистеми Rig - $ARC. Користувачі можуть використовувати ARC для оплати послуг та комісій за транзакції, тоді як розробники та підприємства можуть ставити токени для участі в управлінні та прийнятті рішень платформи.

3.3.1 Варіанти використання токена ARC:

• Сплата за екосистемні послуги, такі як навчання та обчислення моделей штучного інтелекту.
• Беріть участь у управлінні: Власники токенів ARC можуть брати участь у управлінні платформою ARC.
• Заохочуйте участь спільноти: токени ARC можуть бути використані для винагороди користувачів, які вносять вклад у екосистему ARC.

3.3.2 Історія ціни на токени ARC

• Платформа блокчейн: Solana
• Найвища точка: $0.619 — ARC досягнув піку ринкової капіталізації приблизно $424 мільйони в початку 2025 року.
• Капіталізація ринку (станом на 16 березня): Приблизно $63.37 мільйона
• Обігова кількість: Поруч із загальним обсягом 1 мільярда токенів ARC

4. ZerePy

ZerePy (Zerebro) — це агентський фреймворк зі штучним інтелектом на основі Python з відкритим вихідним кодом, який блищить у створенні креативного контенту та інтеграції з соціальними мережами. Користувачі можуть легко розгортати агентів штучного інтелекту на таких платформах, як X (раніше Twitter), що робить його ідеальним для розробників і команд, які хочуть швидко створювати креативні продукти. За своєю суттю ZerePy використовує передову технологію RAG (Retrieval-Augmented Generation) для створення більш точного та інноваційного контенту зі штучним інтелектом. Фреймворк легко з'єднується з соціальними платформами, дозволяючи швидко створювати та обмінюватися аудіо, візуальним і текстовим контентом - функція, яка зробила його хітом як серед розробників, так і серед творців контенту. Завдяки своїй філософії «Freebasing AI» ZerePy розширює межі великих мовних моделей (LLM) за допомогою складних тонких налаштувань, допомагаючи подолати розрив між теоретичним і практичним застосуванням штучного загального інтелекту (AGI).

4.1 Розвиток ZerePy

ZerePy був розроблений командою Zerebro та був спрямований на спільноту з самого початку, швидко залучивши велику кількість творців і звичайних користувачів, утворивши багатий творчий екосистему. Щоб залучити більше людей до участі в будівництві AGI, команда відкрила вихідний код бекенду Zerebro в кінці 2023 року та офіційно випустила ZerePy. Коли було запущено ZerePy v1, засновник публічно поділився вихідним кодом на GitHub на X (раніше Twitter) з метою спрощення процесу розгортання персоналізованого штучного інтелекту, що дозволяє користувачам легко створювати агентів, здатних публікувати на соціальних платформах. У майбутніх версіях планується розширити можливості штучного інтелекту, інтегрувати більше платформ та забезпечити операції на ланцюжку.

У грудні 2024 року співзасновник Zerebro Тінт оголосив про важливе співробітництво зі спільнотою, очолюваною організацією ai16z. Організація стала одним з перших зовнішніх учасників відкритого фреймворку ZerePy, допомагаючи спільно розробляти систему. У той же час команда Zerebro розпочала глибоке технічне партнерство з ai16z, надаючи підтримку розробки для їхнього флагманського відкритого фреймворку Eliza. ZerePy офіційно увійшов у нову фазу спільного створення спільнотою.

4.2 Технічна архітектура ZerePy

Ядро фреймворку ZerePy - його модульний дизайн, який дозволяє розробникам гнучко інтегрувати різні моделі штучного інтелекту, блокчейн мережі та соціальні платформи.

ZerePy AI агенти працюють за допомогою складної стратегічної планувальної системи, яка складається з кількох підсистем, що спільно працюють, щоб забезпечити планування та виконання дій:

• Підсистема сприйняття: Відповідальна за обробку вхідної інформації зовнішнього середовища, такої як повідомлення на соціальних платформах чи події на блокчейні.
• Модуль обробки діалогів: Керує логікою взаємодії з користувачем, розуміє наміри користувача та генерує відповідні відповіді.
• Стратегічний планувальний двигун: На основі даних з підсистеми сприйняття та аналізу діалогів розробляє та виконує стратегії дій. Двигун розділений на два рівні: Високорівневий планувальник визначає широкі стратегії, а Низькорівневий планувальник перекладає їх у виконавчі кроки, які виконує Планувальник дій та Виконавець плану.
• Світовий контекст та репозиторій агента: Надає відомості про контекст та доступні варіанти дій для агента.
• Робоча пам'ять: Відстежує активні завдання та їх прогрес.
• Процесор довгострокової пам'яті: зберігає та відновлює довгострокові знання, такі як досвід агента та навчена інформація.

ZerePy також має наступні технічні переваги:

• Механізм обробки помилок: поліпшує відновлення від сбоїв у постачальниках послуг штучного інтелекту або операціях з базою даних.
• Type Safety: Запобігає помилкам на етапі компіляції та покращує збереженість коду.
• Ефективна серіалізація/десеріалізація: Підтримує формати, такі як JSON, для поліпшення продуктивності комунікації та зберігання.
• Детальне ведення журналу та моніторинг: Допомагає розробникам у налагодженні та моніторингу поведінки програми.

Інші ключові функції включають:

• Гнучка підтримка LLM: ZerePy підтримує різні LLM, включаючи OpenAI, Anthropic та EternalAI. Розробники можуть вибрати найбільш підходящу модель для своїх потреб, або навіть поєднати моделі для підвищення функціональності агента.
• On-Chain Operations: ZerePy дозволяє штучним інтелектуальним агентам взаємодіяти з соціальними платформами, проводячи одночасно он-чейн дії, такі як транзакції, передачі токенів та взаємодії з розумними контрактами на мережах Solana та EVM-сумісних мережах.
• Інтеграція платформи: ZerePy інтегрується з платформами, такими як X, Farcaster, Echochambers та Discord, і підтримує блокчейн-мережі, включаючи Solana, Ethereum та Polygon.
• Модульна система з'єднання: дозволяє розробникам легко розширювати функціональність та інтегрувати нові платформи. Наприклад, вони можуть підключити додаткові соціальні платформи або блокчейни, що дозволяє AI-агентам працювати в різних середовищах.
• Система структурованого ведення журналу: надає структуровані журнали для відстеження поведінки агента та усунення проблем.
• Необов'язковий режим сервера: Підтримує режим сервера для полегшення розгортання, управління та виконання складних робочих процесів.

4.3 Що таке токен ZerePy?

Токен Zerebro (ZPY)

Нативний токен екосистеми ZerePy називається Zerebro (скорочено як $ZPY). Він був запущений на платформі Pump на блокчейні Solana в 2024 році — без попередньої продажу, без виділення команди та загальною кількістю в обігу 1 мільярд токенів, всі з яких вже в обігу.

На відміну від традиційних токенів, які походять від спекуляційної цінності, Zerebro будує цінність через свою екосистемну структуру - відому як «Zerebro Stack», яка включає три основні стовпи:

1. Основний агент Zerebro
   Центральний персонаж проекту постійно створює, взаємодіє та генерує вплив. Чим популярнішим стає агент, тим вищим є ринковий попит на ZPY.

2. ZerePy Відкрита рамка з відкритим вихідним кодом
   Чим більше розробників використовують фреймворк для створення додатків, тим сильніше внутрішня вартість ZPY. Наприклад, якщо на ZerePy побудований популярний продукт штучного інтелекту, це значно підсилить всю екосистему.

3. Zentients – Платформа користувача агента
   Графічний інтерфейсна платформа, розроблена для нефахівців. У майбутньому вона може стягувати плату за розширені можливості та вводити ZPY як токен оплати за використання, що збільшує корисність у реальному світі.

4.3.1 Функціональність токенів та роль

Поточні сценарії використання:

• Переважно служить як носій вартості для економіки екосистеми та механізм стимулювання користувачів
• Очікувані майбутні застосування включають в себе розширення для закупівельних агентів, розблокування преміальних функцій та участь в сценаріях розподілу прибутку.

Управління ще не активовано: ZerePy ще не впровадив модель управління DAO. Однак, по мірі зростання спільноти, майбутні можливості включають утворення фонду, керованого власниками ZPY, участь у головних оновленнях або управління фондами екосистеми.

Волатильність та потенціал існують поруч: На початку 2025 року ZPY стрімко зросла до сотень мільйонів ринкової капіталізації через сильний інвестиційний ентузіазм, але пізніше зазнала значних коливань. Її справжня довгострокова вартість в кінцевому рахунку буде залежати від реального прийняття додатків у реальному світі та темпів, з яким масштабується фреймворк.

4.3.2 Спільнота розробників та візія децентралізації

ZerePy - це більше, ніж просто фреймворк - він має амбіції стати відкритою, самоуправляючою спільнотою екосистеми штучного інтелекту.

Живий спільнота Екосистема:
Команда активна на платформах, таких як X, Telegram та Warpcast, регулярно ділиться уроками та спілкується з користувачами, щоб сприяти створенню сильної комунітетної культури та атмосфері, яка просувається мемами.

Сприятливе середовище для розробників:
ZerePy надає обширну документацію, шаблони Replit та посібники з одним кліком для розгортання, що спонукає новачків приєднатися та швидко будувати.

Процветаюча екосистема плагінів:
Підтримує розробку плагінів для Coinbase, Binance, IoT, баз даних та інших. Очікується, що у майбутньому з'явиться ринок плагінів, який керується спільнотою.

Рухаючись до децентралізації:
Хоча DAO ще не створена, архітектурний дизайн і дух спільноти ZerePy тісно узгоджуються з принципами DAO. У майбутньому ми можемо побачити, як з'являться організаційні структури, засновані на штучному інтелекті, де агенти штучного інтелекту будуть не просто інструментами, а активними учасниками екосистеми.

4.3.3 Історія цін на токен Zerebro

Значення токена Zerebro (ZPY) стабільно зростало разом із розвитком своєї спільноти, привертаючи зростаючу увагу ринку.

• Платформа блокчейн: Ethereum
• Найвищий рівень: $0.77
• Обігова попит: 1 мільярд токенів

4.3.4 Огляд

ZerePy - ідеальна майданчик для творців штучного інтелекту та спільнот.

Поєднуючи творчу генерацію, децентралізовані принципи та дух відкритого коду, ZerePy не лише перетворює ШІ на справжнього творчого партнера, але й дозволяє користувачам активно формувати та впливати на екосистему. Для розробників та творців, які тільки починають діяльність в просторі Крипто x ШІ, ZerePy пропонує унікальне вікно можливостей, які не повинні бути пропущені.

5. Висновок

5.1 Огляд порівняння: чотири основні структури

Поєднання Крипто та ШІ продовжує набирати обертів, інноваційні фреймворки, такі як Еліза, ГРА, Ріг та ЗереПай, пропонують різноманітні точки входу та спеціалізовані можливості — задовольняючи потреби як звичайних користувачів, так і підприємств, і творців контенту.

• Еліза пропонує одну з найбільш доступних платформ Web3, ідеальну для початківців та щоденних користувачів.
• ГРА працює над інтерактивними досвідами та токеноміками, що робить його відповідним для геймінгу та розважальної галузі.
• Rig надає високоефективне рішення корпоративного класу, розроблене спеціально для використання у бізнесі.
• ZerePy зосереджується на творчому контенті та інтеграції з спільнотою, ідеально підходить для розробників, які процвітають завдяки інноваціям.

Ця стаття має на меті надати чітке розуміння поточного Крипто x AI ландшафту та відмінностей серед провідних фреймворків. Незалежно від того, чи ви є фізичною особою, підприємством, творцем, спільнотою будівельників чи розробником, тут є фреймворк, який може допомогти вам будувати, інновувати та сприяти зростанню ширшої екосистеми.