Avec les fluctuations dramatiques de l'industrie des cryptomonnaies, le secteur des agents d'IA a également subi son premier repositionnement à grande échelle. Les prix des jetons de la plupart des projets ont chuté de plus de 90% par rapport à leurs valeurs maximales. Selon les données de Coingecko, au 28 février, la capitalisation boursière du secteur des agents d'IA est tombée à environ 5,6 milliards de dollars. Malgré le krach à court terme qui a déclenché la panique sur le marché, une fois qu'une tendance est formée, les fluctuations temporaires ne l'arrêteront pas.

Parmi les nombreux projets, les projets basés sur des cadres tels qu'Eliza, Swarms, Rig et ZerePy sont plus appréciés par le marché que les projets basés sur des applications. Cet article explorera la définition et les avantages des cadres d'agents d'IA et fournira une analyse comparative de certains des cadres principaux sur le marché pour offrir aux utilisateurs des informations précieuses.

Qu'est-ce qu'un cadre d'agent IA ?

Un cadre d'agent d'IA est un ensemble d'outils, d'interfaces et de normes utilisés pour la construction, la gestion et le déploiement d'agents d'IA. Si la logique de base d'un agent d'IA est considérée comme la couche d'application, le cadre d'agent d'IA sert d'infrastructure fournissant aux utilisateurs des modules de développement standardisés, les aidant à créer, déployer et gérer rapidement des agents d'IA, permettant ainsi une application à grande échelle des agents d'IA.

Par rapport aux outils de développement individuels, les cadres d'agents IA fournissent généralement une solution complète. Grâce à des composants modulaires et des processus normalisés, ils réduisent considérablement la complexité du développement tout en offrant une grande évolutivité et compatibilité pour répondre aux besoins personnalisés des développeurs.

Avantages des cadres d'agents d'IA

Par rapport aux applications spécifiques déployées, les cadres AI Agent sont plus susceptibles d'être favorisés par le marché au cours des premiers stades de développement. Cela est principalement dû au fait qu'ils offrent un équilibre, permettant aux développeurs d'atteindre une preuve de concept avec moins d'efforts et de coûts tout en posant les bases pour une expansion future. Les avantages spécifiques incluent :

1) Réduction de la complexité du développement
Les frameworks adoptent une architecture modulaire, fournissant une documentation complète et des SDK prêts à l'emploi, ce qui réduit considérablement la difficulté de développement de systèmes complexes. Les développeurs peuvent se concentrer sur la logique métier centrale plutôt que sur les technologies sous-jacentes, ce qui leur permet de construire rapidement des applications.

2) Promotion de la normalisation et de la collaboration
Les frameworks maintiennent la cohérence structurelle dans la communication, l'interaction et les données, ce qui facilite la collaboration en équipe, réduit les coûts de communication et minimise les erreurs de développement.

3) Construction rapide de l'écosystème
Les cadres open-source peuvent attirer les développeurs à contribuer du code et des améliorations, en maintenant une itération technologique et une activité communautaire. De plus, grâce aux intégrations de tierces parties, il devient plus facile de promouvoir le déploiement et l'adoption d'applications.

4) Attirer l'attention du capital
Comparé à des applications spécifiques, le capital et le marché considèrent la généralité et la scalabilité des cadres comme ayant une valeur à long terme. La nature standardisée des cadres les rend plus faciles à évaluer, tandis que la fragmentation des scénarios d'application accroît l'incertitude des investissements.

Comparaison des cadres principaux

Actuellement, de nombreux cadres d'agents d'IA ont émergé sur le marché, avec des projets populaires comme Eliza, Swarms, Rig et ZerePy, chacun ayant ses propres avantages en termes d'architecture, de langage, d'intégrations tierces, et plus encore. Voici une brève comparaison de plusieurs cadres populaires :

Eliza ($ELIZA)

Eliza est un cadre de simulation multi-agent développé par l'équipe ai16z en utilisant TypeScript, axé sur la création, le déploiement et la gestion d'agents IA autonomes.

Source: elizaos.ai

En tant que cadre d'agent IA modulaire et léger, les points forts d'Eliza résident dans sa polyvalence et sa simplicité tout en maintenant sa fonctionnalité, ce qui la rend particulièrement adaptée aux débutants de Web3. Plus précisément :

• Intégration multiplateforme : les agents Eliza peuvent interagir sur des plateformes telles que X, Telegram, Discord, etc., tout en conservant une identité cohérente.
• Prise en charge de nombreux modèles : Eliza prend en charge divers modèles, dont Deepseek, Ollama, Grok, OpenAI, Anthropic, Gemini, LLama, offrant une grande flexibilité.
• Système de plugin évolutif : les développeurs peuvent facilement ajouter et supprimer des fonctionnalités d'agent personnalisées via des modules de plugin autonomes, tels que des plugins de génération d'images, des plugins TEE (Trusted Execution Environment), des plugins de nœuds, etc.
• Support du rôle d'agent riche : Eliza est principalement utilisée pour construire des rôles sur les médias sociaux, des travailleurs du savoir, des personnages interactifs, et plus encore.
• Communauté de développeurs active : Au 28 février, les données de GitHub montrent qu'Eliza a 14,8k étoiles, 4,7k forks et 550 contributeurs. Selon l'équipe, au moins 1 000 équipes ou projets utilisent actuellement le framework Eliza.

Eliza met l'accent sur la praticité et la convivialité, ce qui la rend conviviale pour les développeurs. Cependant, elle rencontre également des défis, tels que le manque d'un système de workflow défini, la nécessité d'améliorer la conception en temps d'exécution et certaines controverses entourant le fondateur. Notamment, l'équipe doit réfléchir plus profondément à l'autonomisation de $ELIZA pour en augmenter davantage la valeur.

Essaims ($SWARMS)

Les essaims, développés sous la direction de Kye Gomez et lancés en 2022, sont le premier cadre de coordination multi-agents de qualité de production. Principalement destiné aux clients de niveau entreprise, les essaims offrent les fonctionnalités de base suivantes :

• Protocoles de communication flexibles : Pour garantir une collaboration efficace entre les agents, Swarms propose plusieurs types de protocoles de communication, notamment hiérarchique, parallèle, maillé et fédéré, répondant aux besoins spécifiques des développeurs dans différentes situations.
• Architecture de grappe riche : Swarms propose une large gamme de types de grappes pré-construites qui couvrent plusieurs secteurs verticaux, tels que la santé, l'IoT et la finance. Les développeurs peuvent rapidement choisir l'architecture appropriée en fonction de scénarios d'application spécifiques. Swarms prend également en charge des configurations de grappe hautement personnalisables, permettant aux développeurs d'ajuster les détails architecturaux pour répondre à leurs besoins.
• Ressources de support écologique: Swarms a lancé un écosystème complet, comprenant un marché, une API Swarms, des solutions cloud, et plus encore. À l'avenir, il prévoit de publier des APIs de portefeuille, des échanges et d'autres produits. De plus, Swarms intègre de nombreuses APIs tierces, des bases de données et des plateformes, renforçant sa polyvalence et sa fonctionnalité.

Source: swarms.world

Le modèle économique du jeton $SWARMS est relativement clair, servant à plusieurs fins telles que l'utilité et la gouvernance. Pour en augmenter la valeur, l'équipe doit faire davantage d'efforts pour inciter les participants de l'écosystème et étendre les capacités des agents. De plus, la complexité du développement de Swarms peut représenter un défi pour les développeurs novices. Pour réduire la courbe d'apprentissage, l'équipe devrait renforcer le soutien aux développeurs en fournissant une documentation plus détaillée, des tutoriels et des études de cas, ainsi qu'en organisant des hackathons et des événements de formation pour aider les développeurs à se familiariser rapidement.

Rig ($ARC)

Rig est un cadre LLM polyvalent développé par Playgrounds, écrit en Rust. Il abaisse considérablement la barrière pour les développeurs construisant des produits d'IA en fournissant des abstractions de haut niveau et des interfaces unifiées.

Source: arc.fun

Les principales caractéristiques de Rig incluent:

1. Interface LLM unifiée : Rig fournit une interface API cohérente pour différents fournisseurs LLM (tels que OpenAI, Cohere), améliorant la maintenabilité et la cohérence du code. Cela permet aux développeurs de passer facilement d'un service LLM à un autre ou de les combiner.
2. Abstraction de haut niveau : Avec des composants modulaires pré-construits, Rig simplifie les flux de travail d'IA complexes, tels que la création de systèmes de génération augmentée par récupération (RAG), en seulement quelques lignes de code, réduisant considérablement la charge de travail des développeurs et améliorant l'efficacité.
3. Sécurité et Haute Performance : Basé sur le système de types solide de Rust, Rig offre un environnement de développement plus sûr et plus efficace. Il utilise les fonctionnalités asynchrones de Rust et le runtime Tokio pour prendre en charge l'exécution parallèle de plusieurs tâches ou demandes LLM tout en garantissant la sécurité de la mémoire.
4. Intégration multi-base de données transparente : Rig prend en charge diverses bases de données (telles que Neo4j, MongoDB, Rig-LanceDB), permettant des recherches de similarité efficaces et une récupération en temps réel dans les applications d'IA. Cette intégration est particulièrement adaptée aux applications qui doivent traiter des données à grande échelle.

Cependant, Rig fait face à plusieurs défis. Par exemple, malgré les performances et les avantages en termes de sécurité de Rust, sa communauté de développeurs est relativement restreinte, ce qui pourrait ralentir le taux d'adoption de Rig. Assurer la cohérence des données dans un environnement multi-base de données pourrait également être complexe. De plus, Rig est associé au jeton $ARC, mais l'équipe n'a pas encore divulgué d'informations détaillées sur son modèle économique, ce qui pourrait entraver son plein potentiel.

ZerePy ($ZEREBRO)

ZerePy est un framework Python open-source développé par l'équipe Blorm, axé sur la production créative et les applications de médias sociaux. Il permet aux utilisateurs de déployer leurs propres agents sur des plateformes comme X (anciennement Twitter), prenant en charge plusieurs opérations pilotées par LLM.

Source: zerebro.org

Les principales caractéristiques de ZerePy incluent:

1. Gestion CLI pour les agents : ZerePy propose un ensemble complet d'outils d'interface en ligne de commande (CLI), facilitant le déploiement et la gestion des agents pour les utilisateurs. Cette conception simplifie le flux opérationnel, permettant même aux utilisateurs peu expérimentés de commencer rapidement.
2. Intégration multiplateforme: ZerePy prend en charge une interaction transparente sur toutes les plateformes et blockchains. Il s'est intégré à des plateformes telles que X et Farcaster, diverses blockchains telles que Solana, Sonic et Ethereum, ainsi qu'à des outils blockchain comme GOAT (Go Agent Tools) et Allora, permettant aux agents d'interagir avec différents réseaux et protocoles blockchain.
3. Déploiement en un clic : les utilisateurs peuvent rapidement lancer ZerePy grâce aux modèles Replit et au déploiement local. Cela abaisse considérablement la barrière de déploiement et améliore l'expérience utilisateur globale.

Source : github.com/blorm-network

Basé sur les données de GitHub, ZerePy compte 556 étoiles, 214 forks et 29 contributeurs, ce qui montre un développement rapide. Cependant, comparé à Eliza, Swarms et Rig, la taille de la communauté de ZerePy et son activité restent nettement en retrait. Étant donné que ZerePy se concentre sur le domaine des arts et des médias sociaux, son champ d'application est bien moins large que celui des cadres généraux, limitant ainsi son attrait pour les développeurs. De plus, ZerePy est une version modulaire du backend Zerebro avec des fonctionnalités de base similaires, mais il n'y a actuellement aucun lien direct avec le jeton $ZEREBRO.

En résumé, les quatre cadres - Eliza, Swarms, Rig et ZerePy - ont chacun leurs propres forces et faiblesses :

• Activité de la communauté des développeurs : Eliza mène avec une marge significative, suivie par Swarms, Rig et ZerePy.
• Difficulté de développement : Eliza et ZerePy sont relativement conviviaux pour les développeurs, tandis que Swarms et Rig nécessitent une expertise technique plus élevée.
• Scénarios d'application : Eliza, Swarms et Rig sont plus polyvalents et compatibles, adaptés à divers scénarios. ZerePy est plus axé sur l'art et les médias sociaux, avec un champ d'application plus étroit mais plus ciblé.
• Économie des jetons : Swarms offre un modèle de jeton plus clair avec une certaine participation à la gouvernance communautaire, tandis que Eliza, Rig et ZerePy ont des économies de jetons plus ambiguës et nécessitent des éclaircissements supplémentaires sur leurs mécanismes d'autonomisation.

Conclusion

Les cadres des agents IA jouent un rôle critique en tant qu'infrastructure de base, réduisant la complexité du développement et facilitant la mise en œuvre à grande échelle des agents IA. Eliza, Swarms, Rig et ZerePy, en tant que principaux cadres sur le marché aujourd'hui, démontrent chacun des avantages uniques en ce qui concerne la convivialité des développeurs, les fonctionnalités techniques et les scénarios d'application.

Cependant, ces cadres rencontrent également leurs propres défis. Élargir les écosystèmes de développeurs, réduire la complexité technique, affiner les modèles économiques de jetons et repousser les limites des applications sont des problèmes courants auxquels ils doivent faire face. Pour les développeurs et les investisseurs, acquérir une compréhension approfondie des caractéristiques et du potentiel de ces cadres sera une étape importante pour saisir les opportunités dans l'espace des agents d'IA.