Com as dramáticas flutuações na indústria de criptomoedas, o setor de Agentes de IA também passou por sua primeira reorganização em grande escala. Os preços dos tokens da maioria dos projetos caíram mais de 90% em relação aos seus valores máximos. De acordo com dados da Coingecko, até 28 de fevereiro, a capitalização de mercado do setor de Agentes de IA caiu para cerca de $5.6 bilhões. Apesar do crash de curto prazo desencadear pânico no mercado, uma vez que uma tendência é formada, as flutuações temporárias não a interromperão.

Entre os muitos projetos, projetos baseados em framework como Eliza, Swarms, Rig e ZerePy são mais favorecidos pelo mercado do que projetos baseados em aplicativos. Este artigo irá aprofundar-se na definição e vantagens dos frameworks de AI Agent e fornecer uma análise comparativa de alguns dos principais frameworks no mercado para oferecer aos usuários insights valiosos.

O que é um AI Agent Framework?

Uma estrutura de Agente de IA é um conjunto de ferramentas, interfaces e padrões usados para construir, gerenciar e implantar agentes de IA. Se a lógica central de um agente de IA é considerada a camada de aplicação, a estrutura de Agente de IA serve como a infraestrutura que fornece aos usuários módulos de desenvolvimento padronizados, ajudando-os a criar, implantar e gerenciar rapidamente agentes de IA, permitindo assim a aplicação em larga escala de agentes de IA.

Em comparação com ferramentas de desenvolvimento individuais, os frameworks de Agentes de IA geralmente fornecem uma solução completa. Através de componentes modulares e processos padronizados, eles reduzem significativamente a complexidade do desenvolvimento, ao mesmo tempo em que oferecem alta escalabilidade e compatibilidade para atender às necessidades personalizadas dos desenvolvedores.

Vantagens dos Frameworks de Agentes de IA

Comparados a aplicativos específicos implantados, os frameworks de Agentes de IA são mais propensos a serem favorecidos pelo mercado durante as fases iniciais de desenvolvimento. Isso ocorre principalmente porque eles fornecem um equilíbrio, permitindo que os desenvolvedores alcancem a prova de conceito com menos esforço e custo, ao mesmo tempo em que estabelecem as bases para futura expansão. As vantagens específicas incluem:

1) Redução na Complexidade de Desenvolvimento
Estruturas adotam uma arquitetura modular, fornecendo documentação abrangente e SDKs prontos para uso, o que reduz significativamente a dificuldade de desenvolver sistemas complexos. Os desenvolvedores podem se concentrar na lógica de negócios central em vez das tecnologias subjacentes, permitindo-lhes construir rapidamente aplicações.

2) Promoção da Padronização e Colaboração
Frameworks mantêm consistência estrutural na comunicação, interação e dados, o que facilita a colaboração da equipe, reduz os custos de comunicação e minimiza erros de desenvolvimento.

3) Construção Rápida do Ecossistema
Frameworks de código aberto podem atrair desenvolvedores para contribuir com código e melhorias, mantendo a iteração tecnológica e a atividade da comunidade. Além disso, por meio de integrações de terceiros, torna-se mais fácil promover a implantação e a adoção de aplicativos.

4) Atraindo Atenção de Capital
Em comparação com aplicações específicas, o capital e o mercado consideram que a generalidade e a escalabilidade dos frameworks têm valor a longo prazo. A natureza padronizada dos frameworks torna-os mais fáceis de avaliar, enquanto a fragmentação dos cenários de aplicação aumenta a incerteza de investimento.

Comparação dos Frameworks Principais

Atualmente, muitos frameworks de Agentes de IA surgiram no mercado, com projetos populares como Eliza, Swarms, Rig e ZerePy, cada um com suas próprias vantagens em termos de arquitetura, linguagem, integrações de terceiros e muito mais. Abaixo está uma breve comparação de vários frameworks principais:

Eliza ($ELIZA)

Eliza é um framework de simulação multiagente desenvolvido pela equipe da ai16z usando TypeScript, focado na criação, implantação e gerenciamento de agentes de IA autônomos.

Fonte: elizaos.ai

Como um framework de agente de IA modular e leve, as principais forças do Eliza residem em sua versatilidade e simplicidade, mantendo a funcionalidade, tornando-o especialmente adequado para iniciantes da Web3. Especificamente:

• Integração multiplataforma: os agentes Eliza podem interagir em várias plataformas, como X, Telegram, Discord, etc., mantendo uma identidade consistente.
• Suporte amplo ao modelo: Eliza suporta vários modelos, incluindo Deepseek, Ollama, Grok, OpenAI, Anthropic, Gemini, LLama, oferecendo grande flexibilidade.
• Sistema de Plugin Escalável: Os desenvolvedores podem adicionar e remover facilmente recursos de agente personalizados por meio de módulos de plugin independentes, como plugins de geração de imagem, plugins TEE (Ambiente de Execução Confiável), plugins de nó, etc.
• Suporte ao Papel de Agente Rico: Eliza é principalmente usada para construir papéis de mídia social, trabalhadores do conhecimento, personagens interativos e mais.
• Comunidade de Desenvolvedores Ativa: Em 28 de fevereiro, os dados do GitHub mostram que Eliza tem 14.8k estrelas, 4.7k forks e 550 colaboradores. Segundo a equipe, pelo menos 1.000 equipes ou projetos estão atualmente utilizando o framework Eliza.

Eliza enfatiza a praticidade e a facilidade de uso, tornando-a amigável para os desenvolvedores. No entanto, também enfrenta desafios, como a falta de um sistema de fluxo de trabalho definido, a necessidade de melhorar o design em tempo de execução e alguma controvérsia em torno do fundador. Notavelmente, a equipe precisa pensar mais profundamente sobre o empoderamento do $ELIZA para aprimorar ainda mais seu valor.

Enxames ($SWARMS)

Swarms, desenvolvido sob a liderança de Kye Gomez e lançado em 2022, é o primeiro framework de coordenação multiagente de produção. Destinado principalmente a clientes de nível empresarial, Swarms oferece as seguintes características principais:

• Protocolos de Comunicação Flexíveis: Para garantir uma colaboração eficiente entre os agentes, Swarms oferece vários tipos de protocolos de comunicação, incluindo hierárquicos, paralelos, em malha e federados, atendendo às necessidades específicas dos desenvolvedores em diferentes cenários.
• Arquitetura de Cluster Rica: Swarms oferece uma ampla gama de tipos de clusters pré-construídos que abrangem vários setores, como saúde, IoT e finanças. Os desenvolvedores podem rapidamente escolher a arquitetura apropriada com base em cenários de aplicação específicos. Swarms também suporta configurações de cluster altamente personalizáveis, permitindo que os desenvolvedores ajustem detalhes arquiteturais para atender às suas necessidades.
• Recursos de Suporte Ecológico: Swarms lançou um ecossistema abrangente, incluindo um mercado, Swarms API, soluções em nuvem e mais. No futuro, planeja lançar APIs de carteira, exchanges e outros produtos. Além disso, Swarms integra inúmeras APIs de terceiros, bancos de dados e plataformas, aprimorando sua versatilidade e funcionalidade.

Fonte: swarms.world

O modelo econômico do token $SWARMS é relativamente claro, servindo a múltiplos propósitos, como utilidade e governança. Para aumentar seu valor, a equipe precisa fazer mais esforços para incentivar os participantes do ecossistema e expandir as capacidades dos agentes. Além disso, a complexidade de desenvolvimento do Swarms pode representar um desafio para desenvolvedores iniciantes. Para reduzir a curva de aprendizado, a equipe deve fortalecer o suporte aos desenvolvedores, fornecendo documentação mais detalhada, tutoriais e estudos de caso, além de organizar hackathons e eventos de treinamento para ajudar os desenvolvedores a se atualizarem rapidamente.

Rig ($ARC)

Rig é um framework LLM de uso geral desenvolvido pela Playgrounds, escrito em Rust. Ele diminui significativamente a barreira para os desenvolvedores que constroem produtos de IA, fornecendo abstrações de alto nível e interfaces unificadas.

Fonte: arc.fun

Recursos-chave do Rig incluem:

1. Interface LLM Unificada: Rig fornece uma interface API consistente para diferentes provedores de LLM (como OpenAI, Cohere), melhorando a manutenção e consistência do código. Isso permite que os desenvolvedores alternem ou combinem facilmente diferentes serviços de LLM.
2. Abstração de alto nível: Com componentes modulares pré-construídos, Rig simplifica fluxos de trabalho de IA complexos, como a criação de sistemas de geração aumentada por recuperação (RAG), em apenas algumas linhas de código, reduzindo significativamente a carga de trabalho do desenvolvedor e melhorando a eficiência.
3. Segurança e Alto Desempenho: Com base no robusto sistema de tipos do Rust, Rig oferece um ambiente de desenvolvimento mais seguro e eficiente. Ele utiliza as funcionalidades assíncronas do Rust e o tempo de execução Tokio para suportar a execução paralela de várias tarefas ou solicitações LLM, garantindo a segurança da memória.
4. Integração perfeita de várias bases de dados: Rig inclui suporte para várias bases de dados (como Neo4j, MongoDB, Rig-LanceDB), permitindo buscas de similaridade eficientes e recuperação em tempo real em aplicações de IA. Essa integração é particularmente adequada para aplicações que precisam lidar com dados em grande escala.

No entanto, Rig enfrenta vários desafios. Por exemplo, apesar do desempenho e das vantagens de segurança do Rust, a sua comunidade de desenvolvedores é relativamente pequena, o que poderia retardar a taxa de adoção do Rig. Garantir a consistência dos dados num ambiente de múltiplas bases de dados também pode ser complexo. Além disso, o Rig está associado ao token $ARC, mas a equipe ainda não divulgou informações detalhadas sobre o seu modelo econômico, o que pode prejudicar o seu pleno potencial.

ZerePy ($ZEREBRO)

ZerePy é um framework Python de código aberto desenvolvido pela equipe Blorm, focado na produção criativa e aplicações de mídia social. Ele permite que os usuários implementem seus próprios agentes em plataformas como X (anteriormente Twitter), suportando múltiplas operações impulsionadas por LLM.

Fonte: zerebro.org

Recursos principais do ZerePy incluem:

1. Gerenciamento de CLI para Agentes: ZerePy oferece um conjunto abrangente de ferramentas de interface de linha de comando (CLI), facilitando aos usuários implantar e gerenciar agentes. Este design simplifica o fluxo operacional, permitindo até mesmo aos usuários com pouco conhecimento técnico começarem rapidamente.
2. Integração Multiplataforma: ZerePy suporta interação perfeita em várias plataformas e blockchains. Ele foi integrado com plataformas como X e Farcaster, vários blockchains como Solana, Sonic e Ethereum, e ferramentas blockchain como GOAT (Go Agent Tools) e Allora, permitindo que os agentes interajam com várias redes e protocolos blockchain.
3. Implantação em um clique: Os usuários podem lançar rapidamente o ZerePy através de modelos Replit e implantação local. Isso reduz significativamente a barreira de implantação e aprimora a experiência geral do usuário.

Fonte: github.com/blorm-network

Com base nos dados do GitHub, o ZerePy possui 556 estrelas, 214 forks e 29 colaboradores, mostrando um desenvolvimento rápido. No entanto, em comparação com Eliza, Swarms e Rig, o tamanho e a atividade da comunidade do ZerePy ainda estão significativamente atrás. Como o ZerePy se concentra no campo das artes e das redes sociais, seu escopo de aplicação é muito menos amplo do que os frameworks gerais, limitando seu apelo aos desenvolvedores. Além disso, o ZerePy é uma versão modular do backend do Zerebro com funcionalidades centrais semelhantes, mas atualmente não há conexão direta com o token $ZEREBRO.

Em resumo, os quatro frameworks — Eliza, Swarms, Rig e ZerePy — têm cada um suas próprias forças e fraquezas:

• Atividade da Comunidade de Desenvolvedores: Eliza lidera por uma margem significativa, seguida por Swarms, Rig e ZerePy.
• Dificuldade de Desenvolvimento: Eliza e ZerePy são relativamente amigáveis para desenvolvedores, enquanto Swarms e Rig exigem maior expertise técnica.
• Cenários de Aplicação: Eliza, Swarms e Rig são mais versáteis e compatíveis, adequados para vários cenários. ZerePy é mais focado em arte e mídias sociais, com um escopo de aplicação mais estreito, mas mais direcionado.
• Economia de Token: Swarms oferece um modelo de token mais claro com algum envolvimento na governança da comunidade, enquanto Eliza, Rig e ZerePy têm economias de token mais ambíguas e precisam de mais esclarecimentos sobre seus mecanismos de capacitação.

Conclusão

Os frameworks de Agentes de IA desempenham um papel crítico como infraestrutura central, reduzindo a complexidade do desenvolvimento e facilitando a implementação em larga escala de Agentes de IA. Eliza, Swarms, Rig e ZerePy, como os principais frameworks do mercado hoje, cada um demonstra vantagens únicas em relação à facilidade de uso para os desenvolvedores, recursos técnicos e cenários de aplicação.

No entanto, essas estruturas também enfrentam seus próprios desafios. Expandir ecossistemas de desenvolvedores, reduzir complexidade técnica, refinar modelos econômicos de tokens e romper barreiras de aplicação são questões comuns que eles precisam abordar. Para desenvolvedores e investidores, obter uma compreensão profunda das características e potencial dessas estruturas será um passo importante para aproveitar as oportunidades no espaço do Agente de IA.