การแนะนำ

นับตั้งแต่ ChatGPT มีการพัฒนาเฟรมเวิร์กตัวแทน AI อย่างรวดเร็วตลอดปี 2023 โดยมีโซลูชันเช่น AutoGPT, LangGraph (สร้างขึ้นบน LangChain) และ Camel กลายเป็นตัวเลือกยอดนิยม ในขณะที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ก้าวหน้าอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อนพื้นที่บล็อกเชน (Crypto) ก็กําลังเห็นคลื่นลูกใหม่ของนวัตกรรมผ่านการบรรจบกับ AI ซึ่งเรียกกันทั่วไปว่าแนวโน้ม "Crypto x AI" Vitalik Buterin ผู้ร่วมก่อตั้ง Ethereum ได้แนะนําว่าการรวม Crypto และ AI สามารถเข้าใจได้ในสี่ระดับ: โหมดการมีส่วนร่วมการโต้ตอบอินเทอร์เฟซการกําหนดค่ากฎและเป้าหมายของระบบ ความก้าวหน้านี้มีตั้งแต่ AI เพียงแค่ช่วยเหลือการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ไปจนถึงการมีอิทธิพลต่อหรือแม้แต่การกําหนดเป้าหมายของทั้งระบบในที่สุด การทํางานร่วมกันที่พัฒนาขึ้นนี้เปิดความเป็นไปได้ในการใช้งานที่หลากหลาย

รายงานนี้สำรวจถึงสี่โครงการ Crypto x AI ที่ได้รับความสนใจมากที่สุดในตลาดใน ณ ขณะนี้: Eliza, GAME, Rig, และ ZerePy เรากำหนดลักษณะทางเทคนิคและประสิทธิภาพในตลาดของพวกเขาเพื่อช่วยผู้อ่าน— ไม่ว่าจะมีพื้นฐานทางเทคนิคหรือไม่— เข้าใจแนวโน้มที่กำลังเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วนี้ซึ่งกำลังเปลี่ยนแปลงทั้งทิศทางเทคโนโลยีและการเงิน

1. Eliza

Eliza เป็นระบบเชิงปัญญาประดิษฐ์ที่ออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชัน Web3 โดยเฉพาะ สามารถดำเนินการต่าง ๆ โดยอัตโนมัติโดยขึ้นอยู่กับคำสั่งของผู้ใช้ ที่ใจกลางของ Eliza คือการใช้งานโดยภาษาโมเดลขนาดใหญ่ (LLM) ทำให้มีความฉลาดที่จะตัดสินใจและดำเนินการทำงานที่ซับซ้อนได้

เมื่อเทคโนโลยี AI ยังคงก้าวหน้าไปข้างหน้า—ทำให้มีความสามารถเช่นการสร้างภาพจากข้อความ การสังเคราะห์วิดีโอ และการจำลอง 3 มิติ—ตัวแทน AI กำลังกลายเป็นทรัพยากรที่มีพลังมากขึ้น อย่างไรก็ตาม พื้นที่ Web3 ขาดข้อบ่งชี้เฉพาะที่อนุญาตให้ AI ผสมผสานได้อย่างสมบูรณ์กับคุณลักษณะ Web3 เช่น การประมวลผลข้อมูลบล็อกเชนและการโต้ตอบสมาร์ทคอนแทรค Eliza ถูกสร้างขึ้นเพื่อเติมช่องว่างนั้น มันเป็นแพลตฟอร์มฟรีและโอเพนซอร์สที่พัฒนาขึ้นใน TypeScript มีประสบการณ์ที่ใช้ง่ายและควบคุมผู้ใช้อย่างเต็มรูปแบบ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนาหรือผู้ใช้ทั่วไป Eliza ทำให้ง่ายต่อการผสม AI เข้ากับแอปพลิเคชัน Web3 และเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็วด้วยคุณลักษณะเช่น:

• การอ่าน/เขียนข้อมูลบล็อกเชน - สามารถสอบถามข้อมูลบนเชนหรือดำเนินการธุรกรรมได้อย่างง่าย
• การโต้ตอบสมาร์ทคอนแทร็ค – Eliza สามารถเรียกใช้สัญญาสมาร์ทโดยอัตโนมัติ เพื่อความสะดวกในการกระตุ้นการกระทำที่ซับซ้อนมากขึ้น
• การสนับสนุนปลัักอิน - Eliza สนับสนุนปลัักอินหลากหลายประเภท (เช่นการสร้าง NFT, การวิเคราะห์ข้อมูล, และการสร้างภาพ), มีฟังก์ชันเพิ่มเติมให้บริการ

1.1. การพัฒนาของ Eliza

เพื่อที่จะเข้าใจการพัฒนาของ Eliza คุณควรมองที่ Ai16z ก่อนเพราะมันเป็นกองทุนเวนเจอร์แคปิตอล (VC) ที่ถูกออกแบบมาเพื่อลงทุนในโปรเจ็กต์คริปโตและ Web3 สิ่งที่ทำให้ Ai16z โดดเด่นคือการผสมผสานที่ไม่ธรรมดาของสามกลไกหลัก

โครงสร้างพื้นฐานของระบบ

การตัดสินใจโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์

• Ai16z ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อวิเคราะห์ข้อเสนอการลงทุนที่สมาชิกชุมชนส่งเข้ามา
• AI กำหนดกลยุทธ์การลงทุนขึ้นอยู่กับความสำเร็จในอดีตของข้อเสนอเหล่านี้และการถือครองโทเค็นของผู้ส่งข้อเสนอ

ระบบการปกครอง DAO (องค์กรอิสระอัตโนมัติ)

• การตัดสินใจในการลงทุนไม่ได้ดำเนินการโดยองค์กรเดี่ยว แต่ถูกหลักการโดยชุมชนที่มีส่วนร่วมและลงคะแนนเสียง
• Ai16z ใช้ "ระบบความไว้วางใจเสมือน" ที่ปรับอิทธิพลของสมาชิกแต่ละคนตามผลงานและประสิทธิภาพที่ผ่านมาเพื่อให้แน่ใจว่าข้อเสนอคุณภาพสูงจะได้รับความสนใจมากขึ้น

เอไอ เอเจนต์ “เอไอ มาร์ค”

• AI Marc เป็นตัวแทนการซื้อขายอัตโนมัติของกองทุน ที่สร้างขึ้นบนกรอบงาน Eliza และรับผิดชอบในการดำเนินการธุรกรรม on-chain โดยอัตโนมัติ

วัตถุประสงค์สุดท้ายของ Ai16z คือการสร้างระบบนิเวศการลงทุนที่ฉลาด โปร่งใส และมีการอัตโนมัติสูง โดยการผสมผสาน AI กับ หลักการ DAO ทำให้กองทุนมีอำนาจที่จะทำให้ผู้เข้าร่วมทุกคนมีผลกระทบที่มีความหมายในพื้นที่ Web3 พร้อมทำให้การตัดสินใจในการลงทุนมีประสิทธิภาพและแม่นยำมากขึ้น

ในเดือนมกราคม 2025 Eliza Labs ประกาศเปลี่ยนแบรนด์กองทุนการลงทุนแบบไม่มีส่วนรวมของตน - ชื่อเดิม Ai16z - เป็น ElizaOS โครงการได้ขยายตัวเป็นแพลตฟอร์มเอเจนต์ AI โอเพ่นซอร์สอย่างเต็มรูปแบบที่ออกแบบโดยเฉพาะสำหรับ Web3 โดยมีการสร้างขึ้นบนบล็อกเชน Solana ElizaOS มีเป้าหมายที่จะช่วยให้ผู้ใช้สร้างและจัดการเอเจนต์ AI ที่ออกแบบโดยเฉพาะสำหรับสภาพแวดล้อมแบบไม่มีส่วนรวม

คุณสมบัติหลักและการเปลี่ยนแปลงของ ElizaOS

• Continuation of the Decentralized Investment Fund (a DAO)

ElizaOS นำระบบ DAO (องค์กรอัตโนมัติแบบกระจาย) ที่ได้ถูกสร้างขึ้นเริ่มแรกโดย ai16z มาต่อยอดให้สมาชิกในชุมชนสามารถมีส่วนร่วมในการตัดสินใจอย่างเชื่อมั่น ส่งผลให้กลยุทธ์การลงทุน และช่วยนำทางทิศทางของการพัฒนาเทคนิค

• ระบบปฏิบัติการ AI Agent (AI Agent OS)

ElizaOS ได้เปลี่ยนศูนย์焦点ของมันไปทางการเป็นกรอบซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้าง ใช้งาน และจัดการตัวเอเจนท์ AI ได้อย่างง่ายดาย ตัวเอเจนท์เหล่านี้สามารถดำเนินการทำธุรกรรมบล็อกเชนโดยอัตโนมัติ ประมวลผลข้อมูล Web3 และดำเนินงานผ่านสัญญาฉลากได้

แม้ว่า ai16z ได้เปลี่ยนแบรนด์เป็น ElizaOS แต่สามารถใช้แทนได้ และยังคงมีเทคโนโลยี AI agent เป็นหลัก และยังดำเนินการตามระบบการลงทุนที่ใช้ DAO ต่อไปตาม Walters โค้ดโทเคนต้นฉบับที่ใช้โดย ai16z จะยังคงเดิมไว้ก่อน การเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้ในอนาคตจะถูกตัดสินโดยการโหวตของสมาชิก DAO

การเปิดตัว ElizaOS หมายถึงการเปลี่ยนแปลงของ ai16z จากกองทุนที่มีการลงทุนอย่างเดียวเป็นแพลตฟอร์ม AI ที่มีความทรงจำได้และยืดหยุ่นมากขึ้น การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้ ElizaOS สามารถสนับสนุนการใช้งานแอปพลิเคชัน Web3 และการตัดสินใจในการลงทุน และดำเนินการที่ซับซ้อนมากขึ้นผ่าน AI โดยมอบความสามารถให้แก่โลกที่ไม่มีศูนย์ที่เชื่อถือได้เพื่ออนาคตที่มีความฉลาดมากยิ่งขึ้น

แหล่งภาพ: elizaOS - ระบบปฏิบัติการสำหรับเอเจนต์ AI

ในเวลาเดียวกัน Eliza Labs ได้เผยแพร่กระดาษขาวทางเทคนิคที่อธิบายสถาปัตยกรรมและปรัชญาการออกแบบของ Eliza โดยเน้นที่บทความเนื้อหาหลักของ Eliza หลายอย่าง

• การสนับสนุน Multi-chain — Eliza รองรับบล็อกเชนชั้นนำรวมถึง Solana, Ethereum, และ TON
• การผสานร่วมกับโมเดล AI หลายรายการ - Eliza สามารถทำงานร่วมกับโมเดล AI ต่าง ๆ เช่น OpenAI, LLaMA, และ Qwen ซึ่งช่วยเสริมสร้างความ ฉลาดและความยืดหยุ่นของเอเจนต์ AI ของมัน
• เอเจนต์ที่ปรับแต่งสูงสุด — Eliza ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างตัวแทน AI ที่มีบุคลิกภาพที่เฉพาะเจาะจง ที่ปรับเปลี่ยนตามความต้องการและความชอบ

เปิดตัว Eliza v2

ชอว์ วอลเตอร์สร้าง Eliza Labs ได้ประกาศใน X (ก่อนหน้านี้เป็น Twitter) ว่าทีมกำลังพัฒนา Eliza v2 อย่างใจจด ซึ่งเขาอธิบายว่าเป็น 'กรอบงานสำคัญที่ทรงพลิกแพลง' เพื่อบรรลุเป้าหมายที่ท้าทายนี้ เวอร์ชันที่กำลังจะมาถึงนี้จะนำเสนอ Hierarchical Task Networks (HTNs) - เทคนิคที่ทำให้ตัวแทน AI สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้เป็นอย่างยิ่งและปรับตัวอย่างรวดเร็วต่อเงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลง นวัตกรรมนี้คาดหวังว่าจะขยายความสามารถของ Eliza ในระบบนิติบริการเว็บ3 ได้อีก

ข้อดีของ Eliza

ตามผลการวิจัยตลาดที่อ้างถึงใน white paper ของ Eliza, Eliza ดีกว่าเฟรมเวิร์กอื่นในพื้นที่สำคัญหลายพื้นที่:

• ความเข้ากันได้ของโมเดล AI - Eliza รองรับการผสานเข้ากับโมเดล AI ที่มีชื่อเสียงหลายราย เช่น OpenAI, LLaMA, และ Qwen ซึ่งทำให้มีความหลากหลายสูงในการใช้งาน
• ความเข้ากันได้ของบล็อกเชน — Eliza เข้ากันได้กับบล็อกเชนหลายรูปแบบ เช่น Solana, Ethereum และ TON ซึ่งจะทำให้นักพัฒนามีตัวเลือกและความยืดหยุ่นมากขึ้น
• คุณสมบัติที่มีคุณภาพสูง — Eliza มีคุณสมบัติที่หลากหลายและทันสมัย ตั้งแต่การสร้าง NFT และการวิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึงการสร้างภาพ เพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ใช้หลากหลาย
• การผสานบัญชีโซเชียลมีเดีย - Eliza เชื่อมต่อได้ง่ายกับแพลตฟอร์มโซเชียล เช่น Twitter และ Discord ทำให้ AI agents สามารถติดต่อกับผู้ใช้โดยตรงได้ง่ายขึ้น

Image Source: Eliza White Paper

1.2 คือโทเค็น Ai16z คืออะไร?

Ai16z: กองทุนเวนเจอร์แคปิตอัลที่มีพลังงาน AI

เปิดตัวในตุลาคม ค.ศ. 2024 Ai16z เป็นองค์การอิสระแบบกระจาย (DAO) ซึ่งมีเป้าหมายที่จะปฏิวัติทุนเสนอโยคาพาลด้วยพลังงานปัจจุบัน (AI)

วิธีการทำงาน

การตัดสินใจโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์

• Ai16z ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อวิเคราะห์ข้อเสนอการลงทุนที่สมาชิกชุมชนส่งเข้ามา
• AI ประเมินข้อเสนอเหล่านี้โดยดูจากผลการดำเนินงานในอดีตและการถือครองโทเค็นของผู้เสนอเพื่อกำหนดกลยุทธ์การลงทุนที่เหมาะสม

การบริหารจัดการ DAO

• การตัดสินใจเรื่องการลงทุนไม่ได้ดำเนินการโดยหน่วยงานที่มีอำนาจส่วนกลาง แต่สมาชิกในชุมชนมีส่วนร่วมโดยการแบ่งปันข้อมูลและลงคะแนนเสียงเกี่ยวกับข้อเสนอ
• Ai16z ยังใช้ระบบ "ระบบความเชื่อมั่นเสมือน" ซึ่งปรับปรุงอิทธิพลของสมาชิกแต่ละคนตามผลงานและประวัติการทำงานของพวกเขา โดยให้การเสนอข้อเสนอที่มีคุณภาพสูงได้รับน้ำหนักมากขึ้นในกระบวนการตัดสินใจ

เอไอ เอเจ้นท์ “เอไอ มาร์ค”

• AI Marc เป็นตัวแทนซื้อขายอัตโนมัติของ Ai16z โดย AI Marc รับผิดชอบในการดำเนินการธุรกรรมบล็อกเชนโดยอัตโนมัติ
• ตัวแทน AI นี้สามารถทำงานร่วมกับผู้ถือโทเค็น DAO ประเมินความเป็นไปได้ของข้อเสนอ และดำเนินการตัดสินใจเกี่ยวกับการลงทุนบนเชน

การพัฒนาอนาคต

Ai16z วางแผนที่จะนำเสนอระบบการปกครองแบบ Futarchy ซึ่งเป็นรูปแบบผสมที่รวมการลงคะแนนเสียงของชุมชนกับการตัดสินใจซึ่งมีนำโดย AI ในระบบนี้:

• สมาชิกชุมชนสามารถให้ความคิดเห็นและเข้าร่วมลงคะแนนเสนอ
• AI ทำการตัดสินใจเรื่องการลงทุนโดยอิงจากแนวโน้มของตลาดและการวิเคราะห์ข้อมูล

วิสัยทัศน์ของ Ai16z

วัตถุประสงค์สุดท้ายของ Ai16z คือการสร้างนิติวิทยาศาสตร์อัจฉริยะ โปร่งใส และมีระบบการลงทุนโดยอัตโนมัติอย่างมาก ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ โครงการได้เปลี่ยนแบรนด์เป็น ElizaOS เมื่อมกราคม 2025 โดยการรวมกันระหว่าง AI และ หลักการ DAO Ai16z มีเป้าหมายที่จะทำให้ผู้ร่วมกิจกรรมทุกคนสามารถเล่นบทบาทอย่างใจดีในโลก Web3 ในขณะเดียวกันทำให้การตัดสินใจในการลงทุนมีประสิทธิภาพและแม่นยำมากขึ้น

ประวัติราคา 1.3 $Ai16z

แพลตฟอร์มบล็อกเชน: Solana

สูงสุดตลอดกาล: ai16z แตะระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ที่ 2.34 ดอลลาร์

Market Cap: ณ วันที่ 16 มีนาคม มูลค่าตลาดประมาณ 226 ล้านเหรียญ

สต๊อกหมุนเวียน: ประมาณ 1.099 พันล้านโทเค็น AI16Z

1.4 คุณสมบัติ ElizaOS และเทคโนโลยีหลัก

ทำไมถึงเลือก ElizaOS ครับ?

• ใช้งานง่าย: ปรับใช้แอปพลิเคชัน Web3 ได้อย่างง่ายดายแม้ไม่มีประสบการณ์การเขียนโปรแกรม
• มีความปลอดภัยมาก: เขียนด้วย TypeScript, พร้อมควบคุมผู้ใช้ทุกส่วนเพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยของข้อมูล
• การขยายอย่างยืดหยุ่น: สามารถขยายฟังก์ชันอย่างง่ายผ่านปลัักอินต่าง ๆ เพื่อตอบสนองความต้องการของแอปพลิเคชัน Web3 ที่แตกต่างกัน

โค้ดของ ElizaOS เปิดเผยทั้งหมดGitHub, ฟรีสำหรับผู้ใดก็สามารถใช้ ปรับเปลี่ยน และขยาย.

Image Source: GitHub - elizaOS/eliza: ตัวแทนอัตโนมัติสำหรับทุกคน

ตามข้อความใน whitepaper (2501.06781v2.pdf) ElizaOS มีคุณสมบัติหลักหลายรายการที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้าง ใช้งาน และจัดการตัวแทน AI ได้อย่างง่าย

ตัวแทน

ใน ElizaOS, “agents” เป็นส่วนสำคัญของระบบ AI, ที่รับผิดชอบในการดำเนินการปฏิสัมพันธ์โดยอัตโนมัติ แต่ละตัวของ agent ทำงานในระบบ “Runtime” และสามารถสื่อสารผ่านแพลตฟอร์มต่าง ๆ (เช่น Discord, Twitter) พร้อมรักษาพฤติกรรมและหน่วยความจำที่สม่ำเสมอ

ฟังก์ชันหลักของเอเจ้นต์ประกอบไปด้วย:

• การประมวลผลข้อความและความทรงจำ: การบันทึก การเรียกคืน และการจัดการเนื้อหาของการสนทนาและความทรงจำ
• การบริหารจัดการสถานะ: การรักษาและอัพเดตสถานะของตัวแทนเพื่อให้มั่นใจในความสอดคล้องทางพฤติกรรม
• การดำเนินการ: การดำเนินการต่าง ๆ เช่นการถอดเสียงและการสร้างภาพ
• การประเมินและตอบสนอง: การประเมินการตอบสนอง การบริหารจัดการเป้าหมาย และการสร้างข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

ในคำที่เรียบง่าย ตัวแทนทำหน้าที่เหมือนผู้ช่วยเสมือนที่สามารถจำคำสนทนา ทราบการเปลี่ยนแปลงของสถานะ และปฏิบัติตามคำสั่งต่าง ๆ ตามคำสั่ง

Character Files

Character files กำหนดบุคลิกภาพของเอเจนต์ AI, ขอบเขตความรู้ และรูปแบบพฤติกรรม

Image Source: Eliza Character Generator

แต่ละไฟล์ตัวละครระบุ:

• พื้นหลังและลักษณะของตัวแทน
• ผู้ให้บริการโมเดลที่ใช้ (เช่น OpenAI, Anthropic, Llama, ฯลฯ)
• การตั้งค่าการโต้ตอบระบบภายนอก (เช่น ธุรกรรมบล็อกเชน, การสร้าง NFT)
• สไตล์การสนทนาและความต้องการในการโพสต์บนโซเชียลมีเดีย

คิดของมันเป็นการออกแบบโปรไฟล์บุคลิกภาพสำหรับผู้ช่วยเสมือนของคุณ ที่ให้ลักษณะเฉพาะตัวและความสามารถที่พิเศษ

ผู้ให้บริการ

ใน Eliza, “providers” จะนำเสนอข้อมูลและบริบทในเวลาจริงให้กับเอเจนต์เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาเข้าใจสถานการณ์ปัจจุบันอย่างถูกต้อง

Eliza ประกอบด้วย 3 ผู้ให้บริการพื้นฐาน:

• Time Provider: จัดหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเวลาให้กับตัวแทน
• ผู้ให้บริการข้อเท็จจริง: รักษาเหตุการณ์การสนทนา
• ผู้ให้ความเบื่อ: คำนวณระดับความสนใจโดยขึ้นอยู่กับเนื้อหาของการสนทนาเพื่อรักษาระดับการโต้ตอบอย่างไดนามิก

ผู้ให้บริการเหล่านี้เป็น “ระบบสัมผัส” ของตัวแทน ช่วยให้ตัวแทนสามารถรับรู้เวลา จำข้อความได้ และเข้าใจดีไนมิกของการจับต้องของผู้ใช้

การกระทำ

การกระทำเป็นส่วนหลักที่เอเจนต์ใช้เพื่อตอบสนองข้อความและดำเนินงาน ซึ่งประกอบด้วย:

• การดำเนินคำสั่งซื้อ/ขาย
• วิเคราะห์เอกสาร PDF
• การถอดความหมายเสียง
• NFT (Non-Fungible Token) การสร้าง

ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณสั่งให้เอเจ้นต์ "ดำเนินธุรกรรมโทเค็น" มันจะตามโมดูลการดำเนินการเพื่อดำเนินการเสร็จสิ้น

ผู้ประเมิน

ผู้ประเมินจะประเมินและสกัดข้อมูลสำคัญจากการสนทนาเพื่อให้แน่ใจว่าเอเจนต์ทำตามวัตถุประสงค์ของพวกเขา

ฟังก์ชันการประเมินรวมถึง:

• ก่อสร้างหน่วยความจำระยะยาว
• การติดตามความคืบหน้าของเป้าหมาย
• การแยกข้อมูลและข้อมูลสำคัญ
• รักษาการรับรู้บริบท

คิดถึงผู้ประเมินเป็น “นักวิเคราะห์ที่มีไหวพริบ” ซึ่งประเมินความถูกต้องและเหตุผลของแต่ละการกระทำก่อนดำเนินการ

การรับรู้จัดการ

Intent Recognition คืออะไร?

การรับรู้จุดประสงค์ หมายถึงความสามารถของผู้ช่วย AI หรือระบบในการเข้าใจ "จุดประสงค์" หรือ "จุดประสงค์" ของคำขอของผู้ใช้

เช่น:

เมื่อผู้ใช้กล่าวว่า “ฉันต้องการซื้อ 10 โทเค็น” ระบบ AI ต้องเข้าใจว่านี่คือคำขอสำหรับ “การดำเนินการซื้อ

เมื่อผู้ใช้พูดว่า "บอกฉันเกี่ยวกับแนวโน้มสกุลเงินดิจิทัลเร็วๆ ล่าสุด" ระบบ AI ต้องรับรู้ว่าเป็น "ความตั้งใจที่จะสอบถามข้อมูลตลาด"

ระบบการรับรู้จุดประสงค์ของ Eliza ใช้กลไกหลายชั้นเพื่อระบุความต้องการของผู้ใช้อย่างแม่นยำและดำเนินการอย่างเหมาะสม กลไกการรับรู้จุดประสงค์หลายชั้นนี้เข้าใจเป้าหมายของผู้ใช้และตอบสนองอย่างถูกต้องผ่านทาง:

• ใช้ "คำจำกัดความของการกระทำ" เพื่อตีความคำสั่งของผู้ใช้
• การใช้ “ความเข้าใจตามบริบท” และ “การประมวลผลที่เสริมสร้างความจำ” เพื่อเพิ่มความแม่นยำ
• การรวม "ผู้จัดการการสื่อสารเฉพาะแพลตฟอร์ม" เพื่อให้มั่นใจว่าพฤติกรรมที่เหมือนกันที่สุดทั่วไปทั้งในแพลตฟอร์มการสื่อสารต่าง ๆ

มันคล้ายกับวิธีที่แชทบอทเข้าใจ "ความหมายที่ถือเป็นประการ" ในข้อความของคุณอย่างรวดเร็ว การระบุความต้องการของคุณและดำเนินการ

แหล่งที่มา: ไฟล์ขาว Eliza, ระบบการรับรู้เจตนา Eliza

ระบบปลั๊กอิน

Eliza มีระบบปลั๊กอินที่ยืดหยุ่นที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถขยายความสามารถของเอเจนต์ AI ได้ ประเภทของปลั๊กอินที่มีให้ใช้งานรวมถึง:

• ปลั๊กอินสร้างสื่อ: สร้างภาพ วิดีโอ หรือโมเดล 3 มิติขึ้นมาตามคำแนะนำของผู้ใช้
• ปลั๊กอินการรวม Web3: เปิดใช้งานธุรกรรมบล็อกเชน การชําระเงินด้วย crypto การจัดการสัญญาอัจฉริยะ และอื่นๆ
• พลักงานปลัักอิน: ให้บริการเช่นการเรียกดูเว็บเพจ การประมวลผลเอกสาร และการแก้ไขวิดีโอ

โครงสร้างปลั๊กอินของ Eliza มีข้อดีสำคัญหลายประการ:

• การพัฒนาอิสระ - แต่ละปลั๊กอินทำงานอิสระจากระบบลดความเสี่ยงในระบบทั้งหมด
• การบำรุงรักษาที่เรียบง่าย - การออกแบบแบ่งส่วนทำให้ง่ายต่อการแก้บั๊กและการปรับปรุง
• ความสามารถในการขยายขนาดอย่างง่าย - คุณสมบัติใหม่สามารถเพิ่มเข้าไปได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพผ่านปลั๊กอิน
• การมุ่งเน้นในชุมชน - นักพัฒนาสามารถเผยแพร่ปลั๊กอินผ่าน npm และแบ่งปันความรู้

ปลั๊กอินทำหน้าที่เหมือน "พลังพิเศษ" สำหรับ Eliza ทำให้มันสามารถปรับตัวและเติบโตได้อย่างง่ายดายตามความต้องการของผู้ใช้

สรุป

ElizaOS ถูกออกแบบมาเน้นไปที่ความยืดหยุ่นและความสะดวกในการใช้งาน มีโครงสร้างรอบโมดูลเล่นตลอด ได้แก่ เอเจนต์, โปรไฟล์เพอร์โซน่า, ผู้ให้บริการ, การดำเนินการ และผู้ประเมิน ณ ปัจจุบัน, Eliza กำลังทำการเปลี่ยนแปลงจากเฟสตันที่เป็นรากฐานไปสู่ขั้นตอนการพัฒนาระดับกลาง ทีมงานกำลังทำงานอย่างคุ้มค่าเพื่อไปสู่เป้าหมายต่อไป:

🔹 ความสามารถในการดําเนินการอัตโนมัติ – เพิ่มขีดความสามารถให้กับตัวแทน AI ในการทํางานทั้งในสภาพแวดล้อมดิจิทัลและทางกายภาพ
🔹 การดำเนินการของแผนที่ซับซ้อน - ทำให้เอเจนต์สามารถจัดการงานที่มีหลายชั้น งานยาวนานตามคำสั่งของผู้ใช้
🔹 การตัดสินใจที่เป็นอิสระอย่างเต็มที่ - การใช้โมดูลการดําเนินการอัจฉริยะเพื่อกําหนดลําดับความสําคัญของงานและลําดับการดําเนินการโดยอัตโนมัติโดยไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์

เป้าหมายคือการให้ผู้ใช้สามารถสร้างตัวแทน AI ที่มีพลังงานมากเพียงพอที่จะจัดการกับฟังก์ชันหลากหลายพร้อมกับการติดตั้งที่น้อยที่สุด

2. เกม

GAME ($VIRTUAL) สร้างขึ้นบนโปรโตคอล Virtuals, โครงสร้างที่มีกำลังสนับสนุนการทำโทเค็นและการมีส่วนร่วมร่วมกันของเอเจ้นท์ AI พร้อมความสามารถในการสร้างรายได้ที่มีอยู่แบบใช้งานได้ทันที คุณลักษณะสำคัญของโปรโตคอล Virtuals ประกอบด้วย:

• เอเจนต์ AI ที่มีการเข้ารหัส - แต่ละเอเจนต์ AI สามารถออกจ่ายโทเคนเจนต์ของตัวเองได้ เปิดโอกาสให้เกิดแบบจำลองเศรษฐกิจอิสระ
• การเป็นเจ้าของร่วมและการแบ่งปันรายได้ – สมาชิกชุมชนสามารถมีส่วนร่วมในการกํากับดูแลตัวแทน AI โดยถือโทเค็นและแบ่งปันรายได้ที่พวกเขาสร้างขึ้น
• ความคริปโตที่เต็มรูปแบบ - สร้างขึ้นบนเทคโนโลยีบล็อกเชน โปรโตคอล Virtuals รับรองการตัดสินใจและการเข้าถึงข้อมูลโดยโปร่งใส ลดการควบคุมแบบศูนย์กลาง

โปรโตคอล Virtuals และเฟรมเวิร์ก GAME 2.1

โปรโตคอล Virtuals เป็นแพลตฟอร์มสร้างเอเจนต์ AI ที่เปิดตัวในตุลาคม 2024 ซึ่งสร้างขึ้นบน Base, โซลูชัน Ethereum Layer 2 ภารกิจหลักของมันคือการทำให้กระบวนการสร้างและใช้งานเอเจนต์ AI เป็นเรื่องง่าย พร้อมทำให้ผู้ใช้สามารถรับรางวัลผ่านกลไกโทเค็นได้

การแนะนำเกม | เกมโดย Virtuals

GAME เป็นเฟรมเวิร์กเอเจ้นต์ที่ใช้งานได้ภายใต้โปรโตคอล Virtuals ภายในโลกของเอเจ้นต์ AI มี 2 ประเภทหลัก คือ IP Agents และ Functional Agents

สองหมวดหมู่เหล่านี้แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในเชิงวัตถุประสงค์ในการออกแบบและพื้นที่การใช้งาน ด้านล่างเป็นการเปรียบเทียบและอธิบายเกี่ยวกับทั้งสอง

แม้ว่าตัวแทน IP และตัวแทนฟังก์ชันอาจจะดูเหมือนแตกต่างกัน ในหลายกรณีพวกเขาทำงานร่วมกันเพื่อสร้างประสบการณ์ที่สมบูรณ์และน่าสนใจมากขึ้น

ตัวอย่างการใช้งาน:

สมมติว่ามีเอเจนต์ IP ที่มีตัวละครกบน่ารักที่จะสื่อสารกับผู้ใช้

• ผู้ใช้ถาม: “Frog, คุณรู้ราคาปัจจุบันของบิตคอยน์หรือเปล่า?”
• เบื้องหลัง เริ่มต้นเป็นการกระทำ ตัวแทนที่ทำงานเริ่มทำการค้นหาข้อมูลแบบเรียลไทม์และสร้างการตอบสนองที่แม่นยำ
• จากนั้นตัวละครกบน่ารักส่งคำตอบด้วยเสียงสดใส: '🐸 สวัสดีค่ะ! บิตคอยน์ราคาประมาณ $45,000 ในขณะนี้ค่ะ!'

การออกแบบนี้รวมกันอย่างมีความสนุกสนานและมีความสามารถในด้าน AI อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้มีประสบการณ์การใช้งานที่เป็นธรรมชาติและน่าหลงใหลมากยิ่งขึ้น

ภาพหน้าจอจากวิดีโอ YouTube ทางการ: Virtuals Agents คืออะไร?

2.2 รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ GAME Framework

G.A.M.E (Generative Autonomous Multimodal Entities) เป็นกรอบงาน AI ที่ทำงานได้จากตัวเอง ที่ถูกพัฒนาโดยโปรโตคอลเสมือนจริง มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้นักพัฒนาได้รับ API และ SDK ที่มีพลังงานมากพอที่จะทำให้สามารถใช้งาน AI agent ระดับขั้นสูงได้ในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง โครงสร้างของ G.A.M.E มีการเน้นอิสระ ความยืดหยุ่น และการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง ทำให้ AI agent สามารถปรับตัวได้ตามพฤติกรรมของผู้เล่นและการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อม—เพิ่มความเชื่อถือได้และความหลากหลายของประสบการณ์การสื่อสาร

2.2.1 Core Components and Capabilities of G.A.M.E

G.A.M.E ประกอบด้วยโมดูลหลักหลายประการ รวมถึงอินเตอร์เฟสการรับคำสั่งของเอเจนต์, ระบบการรับรู้, เครื่องยนต์วางแผนยุทธศาสตร์, โมดูลประมวลความคิด, และตัวดำเนินการกระเป๋าสตางค์บนเชื่อมต่อโซน ส่วนประกอบเหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อให้เอเจนต์สามารถตัดสินใจโดยขึ้นอยู่กับบุคลิกภาพที่เฉพาะตัวและประสบการณ์ในอดีตของตนเอง พร้อมกับการตอบสนองโดยไดนามิกต่อการกระทำของผู้เล่นและพฤติกรรมของเอเจนต์อื่น ๆ ระดับความอิสระและความสามารถในการปรับตัวนี้นำเสนอหลากหลายวิธีการเล่นที่ไม่มีที่สิ้นสุด โดยที่ทุกๆ การจับคู่สามารถเปิดเผยออกมาในทางที่ใหม่และไม่คาดคิด

แหล่งข้อมูลภาพ: หนังสือขาวทางการไฮไลท์ - G.A.M.E. (Functional Agent) | ไวร์จูแอลพรอโทคอลของ Virtuals Protocol

ด้านล่างคือภาพรวมของส่วนประกอบหลัก 5 ของ G.A.M.E

อินเตอร์เฟซการเรียกรับตัวแทน

• ทําหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นการโต้ตอบสําหรับตัวแทน AI รับผิดชอบในการรับคําสั่งจากผู้เล่นหรือสภาพแวดล้อมและทริกเกอร์พฤติกรรมของเอเจนต์
• ให้ส่วนติดต่อ API ที่ใช้งานง่ายที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งเงื่อนไขการเปิดใช้งาน รูปแบบพฤติกรรม และตรรกะการจากตัวของตัวแทน AI ได้

ระบบการรับรู้

• รับผิดชอบในการรับและบูรณาการข้อมูลภายนอกเปลี่ยนพฤติกรรมของผู้เล่นการเปลี่ยนแปลงด้านสิ่งแวดล้อมและการกระทําของตัวแทน AI อื่น ๆ ให้เป็นข้อมูลที่ตีความได้
• ข้อมูลการรับรู้จากนั้นถูกส่งไปยังเครื่องมือวางแผนกลยุทธ์เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ

เครื่องยุทธศาสตร์วางแผน

• “สมอง” ของเฟรมเวิร์ก G.A.M.E ที่รับผิดชอบในการสร้างแผนการกระทำขึ้นมาโดยใช้ข้อมูลจากระบบการรับรู้ ร่วมกับบุคลิกภาพของตัวแอนิเมชัน ประสบการณ์ในอดีต และบริบททางสึกของสิ่งแวดล้อม
• โมดูลนี้มีความสามารถในการปรับความสามารถอย่างยืดหยุ่น ทำให้สามารถปรับกลยุต์ตามพฤติกรรมของผู้เล่นและการตอบสนองของตัวแทน AI อื่น ๆ ทำให้สามารถดำเนินการอย่างอิสระ

โมดูลประมวลผลสนทนา

• รับผิดชอบการจัดการความเข้าใจภาษาธรรมชาติและการสร้างของตัวแทน AI เพื่อให้แน่ใจว่าปฏิสัมพันธ์ระหว่างผู้เล่นและตัวแทนยังคงเรียบเนียนและธรรมชาติ
• โมดูลรองรับการสนทนาที่ซับซ้อน เพิ่มคุณสมบัติที่คล้ายมนุษย์ของตัวแทน

ผู้ให้บริการกระเป๋าสตางค์บนเชื่อมโยง

• รองรับฟังก์ชัน Web3 ซึ่งสามารถให้เอเจนต์ AI ดำเนินการบนเชนได้ เช่น การโอนโทเค็น การสร้าง NFT และการดำเนินการสมาร์ทคอนแทรค
• คุณลักษณะนี้ไม่เพียงขยายขอบเขตของสถานการณ์ใช้งานของ AI agents เท่านั้น แต่ยังให้โอกาสในการแอคทีฟที่มากขึ้นสำหรับแอพพลิเคชันแบบไม่มีกลาง (dApps)

2.2.2 G.A.M.E in Gaming: โครงการ Westworld

กรอบ G.A.M.E ถูกนําไปใช้อย่างประสบความสําเร็จในหลายโครงการโดยหนึ่งในตัวแทนมากที่สุดคือ Project Westworld บนแพลตฟอร์ม Roblox ตั้งอยู่ในเมืองสไตล์ Wild West เกมดังกล่าวทําให้ผู้เล่นดื่มด่ํากับโลกเสมือนจริงที่อาศัยอยู่โดยตัวแทน AI 10 คนแต่ละคนมีบุคลิกเป้าหมายและแรงจูงใจที่แตกต่างกัน พฤติกรรมของเอเจนต์แต่ละคนถูกหล่อหลอมด้วยบุคลิกและประสบการณ์ที่ผ่านมาของตัวเอง และเอเจนต์สามารถปรับกลยุทธ์ได้แบบเรียลไทม์ตามการกระทําของผู้เล่นและพฤติกรรมของเจ้าหน้าที่ AI คนอื่น ๆ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความเป็นอิสระในระดับสูง

การดูแลความลึกซึ้งและความตึงเครียดให้กับประสบการณ์ เกมมีตัวตนในบรรดาราชวงศ์ที่เรียกว่า The Bandit ซึ่งเพิ่มความสงสัยและความตึงเครียดให้กับประสบการณ์ ผู้เล่นต้องนำ Gate.io ผ่านเครือข่ายสังคมที่ซับซ้อน โดยใช้การลดลอน การสนทนา และกลยุทธ์เพื่อค้นพบตัวตนของ The Bandit และรวมตัวเอเจนต์คนอื่นเพื่อยับยั้งเขา การออกแบบนี้รับรองว่าทุกครั้งที่เล่นสามารถเปิดเผยอย่างไม่คาดฝันและอย่างเฉพาะเฉพาะ ซึ่งนำเสนอความสามารถในการเล่นซ้ำและการเล่าเรื่องแบบไดนามิก

แหล่งข้อมูลรูปภาพ: หนังสือขาวอย่างเป็นทางการไฮไลท์ - G.A.M.E. (Functional Agent) | คู่มือขาวโปรโตคอลเสมือน

2.2.3 การขยาย G.A.M.E นอกเหนือจากการเล่นเกม

การใช้งานของ G.A.M.E ไม่จำกัดอยู่ที่การเล่นเกมเท่านั้น ด้วยโครงสร้างแบบโมดูลาร์ที่มีอยู่ G.A.M.E ถือว่ามีศักยภาพที่ยิ่งใหญ่ในหลายด้านต่างๆ สามารถรวมระบบได้อย่างยืดหยุ่นกับเทคโนโลยี AI ขั้นสูง รวมถึง:

• พัฒนาการในด้านวิศวกรรม - การปรับปรุงการออกแบบของข้อคำถามเพื่อเพิ่มความแม่นยำของการตอบของเอเจนต์
• วางแผนและตรรกะ - รองรับตรรกะหลายชั้นและการติดตามเป้าหมายเพื่อพัฒนาแผนยามยาวทางกลยุทธ์
• การผสานเครื่องมือ - ทำให้เอเจ้นต์ AI สามารถรวมเครื่องมือค้นหาเว็บและเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเข้าด้วยกันเพื่อเสริมความสามารถในการตัดสินใจ
• การสะท้อนตัวเอง - การอนุญาตให้เอเจนต์ปรับพฤติกรรมโดยขึ้นอยู่กับการกระทำที่ผ่านมาและผลลัพธ์จากการปฏิสัมพันธ์เพื่อการปรับปรุงตนเองอย่างต่อเนื่อง
• การจัดการหน่วยความจำ - การติดตั้งเอเจนต์ด้วยความสามารถในการเก็บรักษาและเรียกข้อมูลสำคัญ เพื่อให้พฤติกรรมที่ตระกูลขอบคุณและการตัดสินใจที่แม่นยำมากขึ้น
• กลไก Feedback Loop มีความสําคัญอย่างยิ่งในการเปิดใช้งานการเติบโตและการเพิ่มประสิทธิภาพของตัวแทน AI ด้วยกลไกนี้ตัวแทนสามารถตรวจสอบและปรับเปลี่ยนตามผลลัพธ์ของการกระทําของพวกเขา ทุกการโต้ตอบและการสนทนาฟีดกลับเข้าสู่ฐานความรู้ของพวกเขาเสริมสร้างรูปแบบภายในของพวกเขา เมื่อเวลาผ่านไปตัวแทน AI จะปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผลและการตัดสินใจของพวกเขาซึ่งพัฒนาเป็นตัวละครดิจิทัลที่ชาญฉลาดและสมจริงมากขึ้น

2.2.4 สรุป

ด้วยการออกแบบแบบแยกส่วนสูงความสามารถในการทํางานอัตโนมัติที่แข็งแกร่งและความสามารถในการปรับขนาดที่ยืดหยุ่นเฟรมเวิร์ก G.A.M.E เปิดโอกาสใหม่สําหรับการพัฒนาและการประยุกต์ใช้ตัวแทน AI "กลไกลูปข้อเสนอแนะ" ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ช่วยให้มั่นใจได้ว่าตัวแทนจะปรับปรุงอย่างต่อเนื่องผ่านการโต้ตอบทุกครั้งช่วยเพิ่มความแม่นยําของพฤติกรรมและการปรับตัว ในขณะที่เทคโนโลยี AI และระบบนิเวศ Web3 ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง G.A.M.E อยู่ในตําแหน่งที่จะกลายเป็นพลังพื้นฐานในการพัฒนาความเป็นอิสระและนวัตกรรมของตัวแทนซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่แข็งแกร่งในการเล่นเกมการศึกษาแพลตฟอร์มโซเชียลและบริการทางการเงิน

2.3 มันคือโทเคนเสมือน

ในโลก Web3 โทเค็นเสมือนไม่เพียง แต่เป็นโทเค็นการกํากับดูแลอย่างเป็นทางการของแพลตฟอร์ม Virtuals Protocol เท่านั้น แต่ยังทําหน้าที่เป็นเสาหลักของระบบนิเวศทั้งหมด ออกบน Ethereum และฐานโซลูชันเลเยอร์ 2 โทเค็นเสมือนขับเคลื่อนการเติบโตของมูลค่าในระยะยาวผ่านชุดกลไกที่ออกแบบมาอย่างรอบคอบ

2.3.1 ฟังก์ชันหลักสามของโทเค็นเสมือน

เพื่อเข้าใจค่าของโทเค็นเสมือนอย่างสมบูรณ์ สิ่งสำคัญคือต้องเริ่มต้นด้วยบทบาทสำคัญของมัน:

1. อํานาจการลงคะแนนเสียงสําหรับการกํากับดูแลแพลตฟอร์ม

โทเค็น VIRTUAL ทำหน้าที่เป็นโทเค็นการปกครองอย่างเป็นทางการของโปรโตคอล Virtuals ซึ่งให้ผู้ถือสิทธิ์ในการมีส่วนร่วมในการตัดสินใจของแพลตฟอร์ม

• สิทธิ์ในการลงคะแนนเสียง: ไม่ว่าจะเป็นทิศทางของการพัฒนาตัวแอนชิวเช่น อัพเกรดคุณลักษณะหรือนโยบายแพลตฟอร์มใหม่ VIRTUAL holders สามารถลงคะแนนเสียงเพื่อรูปร่างผลลัพธ์
• การปกครองแบบกระจาย: การออกแบบนี้ ทำให้มั่นใจได้ว่าการดำเนินงานเป็นอย่างงานที่เป็นธรรมและโปร่งใส ป้องกันให้ไม่มีองค์กรเดียวที่สามารถจับตัดควบคุมและเข้าใจถึงความเห็นร่วมของชุมชนแบบ Web3 ได้จริง

2. การทำธุรกิจสำหรับทุกๆ โทเคน AI เอเจนต์

เอเอไอเจนต์แต่ละตัวออกโทเค็นของตัวเอง และเหล่านี้จะถูกจับคู่กับโทเค็นเวอร์จูอลในสระเหลือเชื่อม

เมื่อผู้เล่นต้องการซื้อโทเค็นเอไอเอเจนต์ ไม่ว่าจะจ่ายด้วย ETH, USDC หรือสกุลเงินอื่นๆ การทำธุรกรรมจะต้องผ่านโทเค็นเสมือน การออกแบบนี้ทำให้มีการเพิ่มความต้องการสำหรับโทเค็นเสมือน ทำให้เมื่อปริมาณการซื้อขายเอเจนต์ AI เพิ่มขึ้น ความต้องการสำหรับโทเค็นเสมือนก็เพิ่มขึ้น

โดยง่าย ฟังก์ชันเสมือน "ด่านโดยสารบนทางหลวง"—ทุกนักซื้อโทเค็น AI agent จะต้องผ่านไปยังมัน สร้างความกดดันทางด้านการซื้ออย่างต่อเนื่องและความต้องการจากการทำธุรกรรม

3. ค่าธรรมเนียมสำหรับการสร้างตัวแทน AI ใหม่

ทุกครั้งที่นักพัฒนาต้องการสร้างเอเจนต์ AI ใหม่ๆ พวกเขาต้องชำระค่าสร้างด้วยโทเคนเสมือน

กลไกนี้ช่วยป้องกันการสร้างเอเจนต์แบบสุ่มหรือเกินไป ช่วยรักษาค่าความหายากและความน่าจะเป็นของแต่ละเอเจนต์ AI

เป็นผลมาจากการที่โทเค็นเสมือนถูกใช้ในขั้นตอนการสร้าง ซึ่งทำให้มียอดจำหน่ายทั่วไปลดลงในตลาดและมีส่วนสนับสนุนในผลกระทบที่ลดลง ซึ่งสนับสนุนความมั่นคงยาวนานของราคาและการเพิ่มค่าได้

2.3.2 ประวัติราคา $Virtual Token

แพลตฟอร์มบล็อกเชน: Ethereum (ETH), Base, Solana

ราคาสูงสุดที่บันทึกไว้สำหรับ $VIRTUAL คือ $5.07

มูลค่าตามราคาตลาด: ณ วันที่ 16 มีนาคม มูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาดอยู่ที่ประมาณ 1.5 พันล้านดอลลาร์ USD

ส่วนหุ้นที่หมุนเวียน: ประมาณ 650 ล้านโทเค็น VIRTUAL กำลังหมุนเวียนในปัจจุบัน

ปริมาณการจำหน่ายสูงสุด: ปริมาณการจำหน่ายสูงสุดรวมถึง 1 พันล้านโทเค็นเสมือนว่าง

ร่วมกัน เครื่องจักรสามประการเหล่านี้สร้างความดันลดลงที่แข็งแกร่ง ช่วยเพิ่มค่าของ VIRTUAL อย่างต่อเนื่อง

โดยอิงจากการออกแบบโดยรวมของมัน โทเค็นเสมือนมีข้อดีสำคัญหลายอย่าง:

• แรงซื้อที่สม่ําเสมอ: เนื่องจากความต้องการธุรกรรมตัวแทน AI ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง จึงผลักดันความต้องการ VIRTUAL อย่างยั่งยืน ซึ่งช่วยสนับสนุนโมเมนตัมราคาที่สูงขึ้น
• จำนวนเหรียญที่ลดลง: การสร้างกลไกการลดลงของเหรียญเรื่อย ๆ เป็นช่วยในการรักษาและเพิ่มมูลค่าของเหรียญ
• การสร้างความสมพันธ์ที่แข็งแกร่ง: ผู้ถือสิทธิ์ VIRTUAL สามารถมีส่วนร่วมในการบริหารระบบแพลตฟอร์ม เพื่อให้มั่นใจว่าการตัดสินใจเป็นไปอย่างแท้จริงที่แบบกระจายและมีการเคลื่อนไหวจากชุมชน
• ศักยภาพค่าเพิ่มระยะยาว: ขณะที่นิวเราลเอเจนต์ระบบโครงสร้างของระบบปฏิบัติการปัจจุบันขยายออกไป คาสมความสามารถและค่าของ VIRTUAL ที่คาดหวังให้เติบโตพร้อมกับมัน

มากกว่าเพียงแค่โทเค็นการปกครอง VIRTUAL ถูกออกแบบให้เป็นเสาหลักที่สำคัญของระบบโปรโตคอล Virtuals ผ่านโครงสร้างการลดลงของเงินและบทบาทสำคัญในการทำธุรกรรมและสร้างเอเจ็นต์ มันถูกตำแหน่งให้ได้ประโยชน์จากทุกชั้นของการเติบโตของระบบ ด้วยกิจกรรมตลาดที่เพิ่มมากขึ้น การบริหารร่วมกับการดำเนินงานของเอเจ็นต์ AI และการลดจำนวนที่เหลืออยู่ VIRTUAL มีตำแหน่งที่ดีสำหรับการประเมินราคาในระยะยาว สำหรับคนที่ต้องการเข้าร่วมในนวัตกรรม Web3 ในขณะที่มองหาโอกาสในการเติบโตที่เชื่อถือได้ VIRTUAL ไม่แปลกใจว่าเป็นโทเค็นที่ควรสังเกตุ

3. Rig (ARC, AI Rig Complex)

3.1 การพัฒนา Rig (AI Rig Complex)

การสร้าง AI Rig Complex เป็นการตอบสนองโดยตรงต่อแนวโน้มของตลาดที่กำลังเปลี่ยนไป ทีมผู้ก่อตั้งสังเกตเห็นว่าในขณะที่เทคโนโลยี AI กำลังก้าวหน้าขึ้นในการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจ การใช้งานที่กว้างขวางเผชิญกับความท้าทายสองประการหลัก: ความปลอดภัยของข้อมูลและความน่าเชื่อถือในด้านการคำนวณ

อย่างอื่น ๆ ด้วยเทคโนโลยีบล็อกเชน ด้วยลักษณะที่เป็นธรรมชาติของการกระจายอำนาจ ความไม่สามารถเปลี่ยนแปลงและความโปร่งใสของข้อมูล ได้นำเสนอคำตอบที่เหมาะสมสำหรับปัญหาเรื่องความเชื่อถือที่เกี่ยวกับแหล่งข้อมูลและกระบวนการตัดสินใจของ AI

ดังนั้น เกิด AI Rig Complex ขึ้นมา—โครงสร้างการพัฒนา AI + บล็อกเชนใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยนักพัฒนาซึ่งฝังความสามารถที่มีความสามารถของ AI ไว้ในแอปพลิเคชันบล็อกเชน พร้อมทั้งยังรักษาความปลอดภัยของข้อมูลและความโปร่งใสในการตัดสินใจ

เป้าหมายของ AI Rig Complex ถูกกำหนดไว้อย่างชัดเจนและรวมถึง

การทรงพลังให้เอเจ้นต์ AI ด้วยการตัดสินใจอิสระ
เอไอเอเจ้นต์ที่สร้างขึ้นบน AI Rig Complex สามารถวิเคราะห์ข้อมูลโดยอิสระ วิเคราะห์และตัดสินใจโดยอิสระ โดยใช้ข้อมูล on-chain สามารถดำเนินการงานอัตโนมัติ เช่น การซื้อขายโทเค็น การดำเนินการสมาร์ทคอนแทรค และการดำเนินการ DeFi—ลดการแทรกแซงของมนุษย์และเพิ่มประสิทธิภาพ เหรียญตัวเดียวของโครงสร้างคือ ARC ซึ่งยังรองรับคุณลักษณะการปกครองของชุมชน

การเพิ่มความฉลาดของแอปพลิเคชันทำเซ็นทรัลไลเซอร์ (dApps)
AI Rig Complex ให้ชุดเครื่องมือที่ยืดหยุ่น ผ่าน API และ SDK นักพัฒนาสามารถผสานการวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ, และแบบจำลองการตัดสินใจเข้ากับแอปพลิเคชัน Web3 โดยสิ้นเชิงเพิ่มความฉลาดและประโยชน์ของพวกเขา

สร้างกรอบการพัฒนาใหม่
เพื่อสนับสนุนการใช้งาน ศูนย์ AI Rig ถูกสร้างขึ้นโดยใช้การออกแบบแบบโมดูล่า ไมว่าจะเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ระบบสนทนา การจัดการธุรกรรม แพลตฟอร์ม DeFi ตลาด NFT หรืออัตโนมัติสัญญาฉลาด นักพัฒนาสามารถเลือกและรวมโมดูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว เพื่อสนับสนุนการพัฒนาและการใช้งานที่รวดเร็ว

สร้างด้วย Rust สำหรับประสิทธิภาพสูง; ต้องการที่เน้นธุรกิจ

Rig เป็นเฟรมเวิร์กการพัฒนาเอเจนต์ AI ระดับองค์กรความสามารถสูง ที่สร้างขึ้นโดย Playgrounds Analytics โดยใช้ภาษาโปรแกรม Rust ออกแบบมาสำหรับความต้องการทางธุรกิจ Rig ออกแบบให้ดีในโครงสร้างแบบโมดูลาร์ การทำงานร่วมกันของเอเจนต์หลายตัว และการผสมผสานบล็อกเชน มันยังมีคุณสมบัติการรับรู้เนื้อหาและบริบททางความจำ ทำให้เอเจนต์สามารถรักษาความต่อเนื่องในการสนทนาหลายรอบ ซึ่งเพิ่มประสบการณ์และประสิทธิภาพของผู้ใช้ธุรกิจอย่างมาก

ภาพรวมของโครงสร้าง Rig 3.2

Rig เป็นเฟรมเวิร์ก AI โอเพ่นซอร์สที่สร้างขึ้นด้วยภาษาโปรแกรม Rust มันให้สภาพแวดล้อมการพัฒนาที่มีประสิทธิภาพสูง และปลอดภัย ที่อนุญาตให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ผนวกกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) อย่างรวดเร็ว โดยเทียบกับเครื่องมือ AI ที่ใช้ Python ที่มักเห็นบ่อยบนตลาด Rig ใช้ Rust’s memory safety และ runtime efficiency ในขณะที่รองรับ LLMs หลายราย และการออกแบบไฟล์เวิร์ค AI ขั้นสูง นี่ทำให้ Rig เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานในระบบที่ต้องการความมั่นคงสูง และสามารถขยายได้

3.2.1 Core Components:

ตามเอกสาร Rig ทางการ กรอบการทำงานถูกสร้างขึ้นด้วยส่วนประกอบหลักหลายอย่าง ซึ่งรวมกันเป็นรากฐานของโครงสร้าง

1. การเสร็จสิ้นและฝังแบบจำลอง: Rig มี API ที่รวมเข้าด้วยกันเพื่อใช้ติดต่อกับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และแบบจำลองฝัง. แต่ละผู้ให้บริการ (เช่น OpenAI, Cohere) มีโครงสร้าง Client ที่ไว้ใช้เริ่มต้นแบบจำลองการเสร็จสิ้นและฝัง. แบบจำลองเหล่านี้นำมาใช้ CompletionModel และ EmbeddingModel traits ที่มีอินเทอร์เฟซระดับต่ำที่สม่ำเสมอเพื่อสร้างและดำเนินการคำขอสำหรับการสร้างข้อความและการฝัง.docs.rig.rs+1docs.rig.rs+1
2. เอเจนต์: Rig ให้บริการระดับสูงที่รู้จักกันด้วยตัวเองว่าเอเจนต์ ซึ่งสามารถใช้สร้างระบบตั้งแต่ง่ายไปจนถึงซับซ้อน หนึ่งตัวอย่างคือระบบการสร้างข้อมูลที่เสริมเติม (RAG) ที่นี่เอเจนต์จะโต้ตอบกับฐานความรู้เพื่อตอบคำถามของผู้ใช้docs.rig.rs
3. ร้านค้าและดัชนีเวกเตอร์: Rig กำหนดอินเทอร์เฟซทั่วไปสำหรับการทำงานกับร้านค้าและดัชนีเวกเตอร์ ห้องสมุดมี VectorStore และ VectorStoreIndex traits ซึ่งนักพัฒนาสามารถทำการ implement เพื่อกำหนดพฤติกรรมการเก็บรักษาเวกเตอร์และดัชนีที่กำหนดเอง ส่วนประกอบเหล่านี้สามารถทำหน้าที่เป็นฐานความรู้ในตัวแทน RAG หรือเป็นแหล่งข้อมูลข้อความบริบทเมื่อประสานงานกับ LLMs หลายตัวหรือตัวแทนในโครงสถาปัตยกรรมที่ปรับแต่งได้docs.rig.rs

ผ่านส่วนประกอบเหล่านี้ Rig มีเป้าหมายที่จะให้แพลตฟอร์มที่ทรงพลังและยืดหยุ่นสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างและจัดให้การใช้งานแอปพลิเคชัน AI ขั้นสูงในสภาพแวดล้อมที่ใช้ Rust ได้มีประสิทธิภาพ

3.2.2 ภาษาโปรแกรมที่เน้น: Rust

Rust เป็นภาษาโปรแกรมที่ทันสมัยที่รวมเอาความสามารถในการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพสูงพร้อมกับการรับรองความปลอดภัยอย่างแข็งแกร่ง ซึ่งทำให้เป็นที่นิยมอย่างยิ่งในหมวดหมู่ของผู้พัฒนาระบบ ผู้พัฒนาบล็อกเชน และโครงการ AI ที่มีความต้องการในประสิทธิภาพสูง

แผนภูมิเปรียบเทียบประสิทธิภาพ Rust - แหล่งที่มา:benjdd.com/languages/

ข้อดีของ Rust:

1. ประสิทธิภาพที่เทียบเท่ากับ C/C++
2. ความปลอดภัยที่สูงขึ้นและลดจำนวนข้อบกพร่อง
3. ประสบการณ์การพัฒนาที่ยอดเยี่ยม ไวยากรณ์ที่ทันสมัย
4. เครื่องมือและระบบนิเวศที่ยอดเยี่ยม

• Cargo: ตัวจัดการแพ็คเกจของ Rust, ใช้ง่าย
• Crates.io: แพ็คเกจแพลตฟอร์มที่คล้ายกับ npm หรือ pip, มีทรัพยากรที่มากมาย
• Rust Analyzer: โปรแกรมไฮไลท์ไวยากรณ์และเครื่องมือในการแก้บั๊กสำหรับ VSCode

บริษัทเทคโนโลยีชั้นนำ รวมถึง Google, Microsoft, และ Amazon กำลังนำ Rust เข้ามาใช้เพื่อความปลอดภัย ความเร็ว และความยืดหยุ่น

3.2.3 รองรับผู้ให้บริการ LLM หลายรายการ

Rig รองรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) จำนวนมากจากผู้ให้บริการต่าง ๆ ได้แก่: OpenAI, Cohere, Anthropic, Perplexity, Google Gemini, xAI, EternalAI, DeepSeek, Azure OpenAI, และ Mira

3.2.4 การผสานรวมกับระบบจัดเก็บเวกเตอร์

Rig ยังมีการให้บริการผสมผสานกับระบบจัดเก็บและระบบดัชนีเวกเตอร์ เพื่อให้นักพัฒนาสามารถผสมคุณลักษณะเหล่านี้เข้ากับแอปพลิเคชันของพวกเขาโดยตรง เพื่อความสามารถในการรับรู้บริบทที่ดีขึ้น

ทรัพยากร:

• เอกสารทางการ: docs.rig.rs
• ที่เก็บของ GitHub: 0xPlaygrounds/rig

ทรัพยากรเหล่านี้มอบข้อคิดที่ลึกซึ้งให้แก่นักพัฒนาเกี่ยวกับความสามารถของ Rig ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถสร้างและนำแอปพลิเคชัน LLM ขั้นสูงไปใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมของ Rust-native

โมดูลเอเจนต์ให้โครงสร้างเอเจนต์และตัวสร้างของมัน ทำให้สะดวกสำหรับนักพัฒนาในการผสมโมเดล LLM กับข้อความเริ่มต้นที่เฉพาะเจาะจง เอกสารบริบท และเครื่องมือเพื่อสร้างเอเจนต์ AI ที่มีพลัง

ภาพหน้าจอจากเอกสารประกอบ: docs.rig.rs

3.2.5 ลักษณะของโครงสร้างเอเยนต์

• สามารถกำหนดค่าได้สูง: นักพัฒนาระบบสามารถกำหนดระบบโปรมป์ของตัวแทน รวมถึงการรวมเอกสารบทบาทแบบคงที่หรือแบบไดนามิก และกำหนดเครื่องมือที่กำหนดเองได้ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้สามารถสร้างแอปพลิเคชันที่หลากหลาย—ตั้งแต่แชทบอทง่ายๆ จนถึงระบบการสืบค้นแบบเพิ่มเติม (RAG) ที่ซับซ้อน
• การปรับใช้คุณลักษณะที่หลายอย่าง: โครงสร้างเอเจนต์นี้มีการปรับใช้คุณลักษณะสำคัญ เช่น การเสร็จสิ้น การทำคำถาม และการสนทนา ซึ่งทำให้มันสามารถจัดการกับหลายๆ งานที่ต้องทำเสร็จและการโต้ตอบทางการสนทนาDocs.rs

3.2.6 สรุป: อนาคตของ ARC

แผนพัฒนาสำหรับ ARC รวมถึงขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอน:

• การขยายตลาด AI Rig: ARC มุ่งเพิ่มขยายนิเวศ AI Rig ของตนโดยให้บริการและทรัพยากรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่หลากหลายมากขึ้นสำหรับผู้ใช้
• พัฒนาความสามารถในการฝึกอบรมโมเดล AI ที่เฉพาะเจาะจง: ARC มีแผนที่จะนำเสนอเครื่องมือสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI ที่ปรับเพื่อการใช้งานในอุตสาหกรรมและสถานการณ์การใช้งานต่าง ๆ
• การสร้างระบบการรับรองรุ่น AI ที่ใช้ Blockchain: ARC ตั้งใจที่จะสร้างระบบการรับรองแบบกระจายเพื่อเสริมความเชื่อถือและเชื่อถือได้ของรุ่น AI

กรณีการใช้ที่เป็นไปได้

• การเงินทะลุ (DeFi): ARC สามารถขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน DeFi ที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• เกม: ARC สามารถช่วยสร้างประสบการณ์การเล่นเกมที่หลากหลาย ที่สมจริง และมีการจับตามอง
• การบริหารจัดการโซ่อุปทาน: ARC สามารถใช้เพื่อติดตามและยืนยันต้นกำเนิดและความถูกต้องของสินค้าได้
• สุขภาพ: ARC สามารถเก็บรักษาข้อมูลทางการแพทย์ที่ละเอียดอ่อนและแบ่งปันได้อย่างปลอดภัย

ARC เป็นโครงการที่มีศักยภาพมากมาย—โครงการหนึ่งที่อาจจะกำหนดใหม่วิธีการพัฒนาและใช้งานแอปพลิเคชัน AI ได้ เนื่องจากเทคโนโลยี AI และบล็อกเชนยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง คาดว่าขอบเขตของการใช้งานจริงของ ARC จะขยายตัวอย่างมาก

3.3 คือโทเคน Rig ($ARC) คืออะไร?

โทเคนเกิดจากระบบ Rig คือ $ARC ผู้ใช้สามารถใช้ ARC เพื่อชำระค่าบริการและค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรม ในขณะเดียวกัน นักพัฒนาและองค์กรสามารถค้ำเหลือโทเคนเพื่อมีส่วนร่วมในการบริหารและการตัดสินใจของแพลตฟอร์ม

3.3.1 กรณีใช้งานสำหรับโทเค็น ARC:

• ชำระบริการในระบบนิเวศ เช่นการฝึกอบรมและคำนวณโมเดล AI
• เข้าร่วมการปกครอง: เจ้าของโทเค็น ARC สามารถเข้าร่วมในการปกครองของแพลตฟอร์ม ARC
• สร้างสรรค์สรรพสิ่งให้กับการมีส่วนร่วมของชุมชน: โทเค็น ARC สามารถใช้เพื่อมอบรางวัลแก่ผู้ใช้ที่มีส่วนร่วมในระบบนิเวศ ARC

3.3.2 ประวัติราคาโทเค็น ARC

• แพลตฟอร์มบล็อกเชน: Solana
• สูงสุดตลอดกาล: $0.619 — ARC ได้มีมูลค่าตลาดสูงสุดประมาณ 424 ล้านดอลลาร์ในต้นปี 2025
• Market Cap (as of March 16): ประมาณ $63.37 ล้าน
• จำนวนออกรอบ: ใกล้เคียงกับจำนวนออกรวมของเหรียญ ARC 1 พันล้าน

4. ZerePy

ZerePy (Zerebro) เป็นเฟรมเวิร์กตัวแทน AI แบบโอเพนซอร์สที่ใช้ Python ซึ่งโดดเด่นในการสร้างเนื้อหาสร้างสรรค์และการรวมโซเชียลมีเดีย ผู้ใช้สามารถปรับใช้ตัวแทน AI บนแพลตฟอร์มเช่น X (เดิมชื่อ Twitter) ได้อย่างง่ายดายทําให้เหมาะสําหรับนักพัฒนาและทีมที่ต้องการสร้างผลิตภัณฑ์สร้างสรรค์อย่างรวดเร็ว หัวใจหลักของ ZerePy ใช้เทคโนโลยี RAG (Retrieval-Augmented Generation) ขั้นสูงเพื่อสร้างเนื้อหา AI ที่แม่นยําและสร้างสรรค์ยิ่งขึ้น เฟรมเวิร์กเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มโซเชียลได้อย่างราบรื่นทําให้สามารถสร้างและแบ่งปันเนื้อหาเสียงภาพและข้อความได้อย่างรวดเร็วซึ่งเป็นคุณสมบัติที่ทําให้ทั้งนักพัฒนาและผู้สร้างเนื้อหาได้รับความนิยม ด้วยปรัชญา "Freebasing AI" ZerePy ผลักดันขอบเขตของ Large Language Models (LLMs) ผ่านการปรับแต่งที่ซับซ้อน ซึ่งช่วยลดช่องว่างระหว่างการใช้งานทางทฤษฎีและภาคปฏิบัติของ Artificial General Intelligence (AGI)

4.1 การพัฒนา ZerePy

ZerePy ได้รับการพัฒนาโดยทีม Zerebro และมุ่งเน้นชุมชนตั้งแต่เริ่มก่อตั้งดึงดูดผู้สร้างและผู้ใช้ทั่วไปจํานวนมากอย่างรวดเร็วสร้างระบบนิเวศความคิดสร้างสรรค์ที่หลากหลาย เพื่อให้ผู้คนจํานวนมากขึ้นมีส่วนร่วมในการสร้าง AGI เฟรมเวิร์กแบ็กเอนด์ของ Zerebro แบบโอเพนซอร์สของทีมเมื่อปลายปี 2023 และเปิดตัว ZerePy อย่างเป็นทางการ เมื่อเปิดตัว ZerePy v1 ผู้ก่อตั้งได้แชร์ซอร์สโค้ด GitHub ต่อสาธารณะบน X (เดิมชื่อ Twitter) โดยมีเป้าหมายเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการปรับใช้ AI ส่วนบุคคลทําให้ผู้ใช้สามารถสร้างตัวแทนที่สามารถโพสต์บนแพลตฟอร์มโซเชียลได้อย่างง่ายดาย เวอร์ชันในอนาคตมีการวางแผนเพื่อขยายความสามารถของ AI รวมแพลตฟอร์มเพิ่มเติมและเปิดใช้งานการดําเนินงานแบบ on-chain

ในเดือนธันวาคม 2024 ผู้ร่วมก่อตั้ง Zerebro ได้ประกาศความร่วมมือขั้นสุดยอดกับองค์กรชุมชนที่นำการดำเนินงาน คือ ai16z องค์กรเป็นหนึ่งในผู้มีส่วนร่วมภายนอกเป็นอันดับแรกสำหรับกรอบการพัฒนาโค้ดเปิดของ ZerePy ซึ่งช่วยในการพัฒนาระบบร่วมกัน ในเวลาเดียวกันทีมงาน Zerebro เริ่มความร่วมมือทางเทคนิคอย่างลึกล้ำกับ ai16z โดยให้การสนับสนุนในการพัฒนาสำหรับกรอบการพัฒนาโค้ดเปิดที่เป็นไฟแกร์มของพวกเขา คือ Eliza ZerePy เข้าสู่ระยะใหม่ของความร่วมมือร่วมกันโดยชุมชน

4.2 โครงสร้างเทคนิคของ ZerePy

ส่วนสำคัญของกรอบ ZerePy คือการออกแบบโมดูลาร์ที่ทำให้นักพัฒนาสามารถผสานรวมโมเดล AI ที่แตกต่างกัน ระบบบล็อกเชน และแพลตฟอร์มทางสังคมได้อย่างยืดหยุ่น

เอเจ้นต์ ZerePy AI ดำเนินการผ่านเครื่องมือวางแผนกลยุทธ์ที่ซับซ้อน ประกอบด้วยภาคส่วนหลายระบบที่ทำงานร่วมกันเพื่อเป็นการเปลี่ยนแปลงและปฏิบัติการ

• ระบบการรับรู้: รับผิดชอบการประมวลผลข้อมูลที่เข้ามาจากสิ่งแวดล้อมภายนอก เช่น ข้อความบนแพลตฟอร์มสังคมหรือเหตุการณ์บนบล็อกเชน
• โมดูลประมวลผลข้อความ: จัดการตรวจสอบตรรกะการโต้ตอบของผู้ใช้ ทำความเข้าใจจากผู้ใช้ และสร้างการตอบสนองที่เหมาะสม
• เครื่องยุทธศาสตร์การวางแผน: โดยใช้ข้อมูลจากระบบการรับรู้และการวิเคราะห์บทสนทนา มันจะพัฒนาและดำเนินกิจกรรมยุทธศาสตร์ เครื่องยุทธศาสตร์ถูกแบ่งออกเป็นสองชั้น: ที่วางแผนระดับสูงกำหนดกลยุทธ์ทั่วไป และที่วางแผนระดับต่ำแปลงแปลงเป็นขั้นตอนที่สามารถดำเนินการได้ ซึ่งจะถูกดำเนินการโดยที่วางแผนและผู้ดำเนินการแผน
• World Context and Agent Repository: ให้ข้อมูลพื้นหลังและตัวเลือกการดำเนินการที่มีอยู่สำหรับตัวแทน
• หน่วยความจำทำงาน: ติดตามงานที่กำลังทำงานและความก้าวหน้าของมัน
• ตัวประมวลผลหน่วยความจำยาวนาน: เก็บรักษาและดึงข้อมูลความรู้ในระยะยาว เช่น ประสบการณ์และข้อมูลที่เรียนรู้ของตัวแทน

ZerePy ยังมีข้อดีทางเทคนิคต่อไปนี้:

• กลไกการจัดการข้อผิดพลาด: มีการปรับปรุงการกู้คืนจากความล้มเหลวในผู้ให้บริการบริการ AI หรือการดำเนินการในฐานข้อมูล
• ประเภทของความปลอดภัย: ป้องกันข้อผิดพลาดขณะคอมไพล์และปรับปรุงการบำรุงรักษาโค้ด
• การตรวจสอบข้อมูล/การแปลงข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ: รองรับรูปแบบเช่น JSON เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในการสื่อสารและการจัดเก็บข้อมูล
• การบันทึกข้อมูลและการตรวจสอบอย่างละเอียด: ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถแก้ปัญหาและตรวจสอบพฤติกรรมของแอปพลิเคชัน

คุณลักษณะสำคัญอื่น ๆ รวมถึง:

• การสนับสนุน LLM ที่ยืดหยุ่น: ZerePy สนับสนุน LLMs ต่างๆ รวมถึง OpenAI, Anthropic, และ EternalAI นักพัฒนาสามารถเลือกโมเดลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับความต้องการของพวกเขา หรือแม้แต่รวมโมเดลเข้าด้วยกันเพื่อเสริมสมรรถนะของตัวแทน
• การดำเนินการ On-Chain: ZerePy ทำให้เอเจ้นต์ AI สามารถแอคทีฟกับแพลตฟอร์มโซเชียลพร้อมกับการดำเนินการ on-chain เช่น ธุรกรรม การโอนเหรียญโทเคินและการโต้ตอบสมาร์ทคอนแทรกชันบนเครือข่าย Solana และ EVM-compatible
• การบูรณะระบบ: ZerePy บูรณะกับแพลตฟอร์ม เช่น X, Farcaster, Echochambers, และ Discord และรองรับเครือข่ายบล็อกเชน เช่น Solana, Ethereum, และ Polygon
• ระบบตัวเชื่อมโมดูล: ช่วยให้นักพัฒนาสามารถขยายฟังก์ชันและผสมแพลตฟอร์มใหม่ได้อย่างง่ายดาย ตัวอย่างเช่นพวกเขาสามารถเชื่อมต่อแพลตฟอร์มโซเชียลเพิ่มเติมหรือบล็อกเชนได้ ทำให้เอเอไอเอเจนต์สามารถดำเนินการในสภาพแวดล้อมหลายระบบ
• ระบบล็อกที่มีโครงสร้าง: ให้บันทึกที่มีโครงสร้างสำหรับการติดตามพฤติกรรมของเอเยนต์และการแก้ปัญหา
• โหมดเซิร์ฟเวอร์เลือกได้: รองรับโหมดเซิร์ฟเวอร์สำหรับการใช้งานที่ง่ายขึ้น การบริหารจัดการ และการดำเนินการของการทำงานขั้นสูง

4.3 ZerePy โทเคนคืออะไร?

โทเค็น Zerebro (ZPY)

เหรียญสกุลเดิมของนิวเคลียร์เทคโนโลยี ZerePy ชื่อ Zerebro (ย่อว่า $ZPY) ถูกเปิดตลาดอย่างเป็นธรรมในแพลตฟอร์ม Pump บนเครือข่าย Solana ในปี 2024—โดยไม่มีการจำหน่ายล่วงหน้า ไม่มีการจัดสรรทีม และมีส่วนของจำนวนทั้งหมด 1 พันล้านเหรียญ ทั้งหมดนี้กำลังเข้ารอบการซื้อขายแล้ว

ไม่เหมือนกับโทเค็นแบบดั้งเดิมที่ได้มูลค่าจากการ spekulasi, Zerebro สร้างมูลค่าผ่านโครงสร้างนิเวศวิกฤต—ที่เรียกว่า “Zerebro Stack”—ซึ่งประกอบด้วยสามเสาหลัก:

1. เอเย็นต์หลักเซเรโบ
   ตัวละครกลางของโครงการ - ตลอดเวลาสร้างสรรค์ โต้ตอบ และสร้างความสำคัญ ยิ่งตัวแทนเริ่มได้รับความนิยมมากขึ้น ความต้องการของตลาดสำหรับ ZPY ก็ยิ่งสูงขึ้น

2. เซอเรพี โอเพน-ซอร์ส แฟรมเวิร์ก
   โดยพัฒนาขึ้นโดยนักพัฒนาระบบเพื่อสร้างแอปพลิเคชันมากขึ้น ค่าความมีค่าภายในของ ZPY ก็จะเพิ่มมากขึ้น ตัวอย่างเช่น หากมีผลิตภัณฑ์ AI ที่เป็นที่นิยมถูกสร้างขึ้นบน ZerePy ก็สามารถเพิ่มกำลังใจให้กับระบบนี้ทั้งหมดได้อย่างมาก

3. Zentients – แพลตฟอร์มเอเจ้นต์ผู้ใช้
   แพลตฟอร์มอินเทอร์เฟซกราฟิกที่สร้างขึ้นสำหรับผู้ใช้ที่ไม่มีพื้นฐานทางเทคนิค ในอนาคตอาจคิดค่าใช้บริการสำหรับคุณลักษณะขั้นสูงและนำเสนอ ZPY เป็นโทเค็นการชำระเงินตามการใช้บริการ เพิ่มประโยชน์ในชีวิตประจำวัน

4.3.1 บทบาทและบทบาทของโทเคน

Current Use Cases:

• ให้บริการเป็นตัวบ่งชี้ค่าสำหรับเศรษฐกิจระบบและกลไกสร้างสรรค์ผู้ใช้
• การใช้งานในอนาคตที่คาดหวังรวมถึงปลั๊กอินเครื่องมือชื้อสินค้า ปลดล็อคคุณสมบัติพรีเมี่ยม และการมีส่วนร่วมในสถานการณ์แบ่งปันรายได้

Governance Not Yet Activated: ZerePy ยังไม่ได้ใช้งานรูปแบบการบริหารจัดการ DAO อย่างไรก็ตาม เมื่อชุมชนขยายตัว โอกาสในอนาคตรวมถึงการสร้างมูลนิธิที่นำโดย ZPY-holder, การเข้าร่วมในการอัพเกรดสำคัญ หรือการบริหารจัดการกองทุนของนิเวศน์

ความผันผวนและศักยภาพในการใช้งานร่วมกัน: ในต้นปี 2025 ZPY ขึ้นสูงถึงร้อยล้านในขีดความสามารถของตลาดเนื่องจากการกระตุ้นที่แข็งแรงจากนักลงทุน แต่ภายหลังได้ประสบการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ ความคุ้มค่าในระยะยาวจริงๆ จะขึ้นอยู่กับการนำไปใช้ในโลกจริงของแอปพลิเคชันและอัตราการขยายของโครงสร้าง

4.3.2 วิสัยทัศน์ชุมชนนักพัฒนาและการกระจายอำนาจ

ZerePy ไม่ได้เป็นเพียงเฟรมเวิร์กเท่านั้น—มันมีความทะเยอทะยานที่จะกลายเป็นชุมชนนิเวศประมงเอไออัตโนมัติชนิดซอร์ส

ชุมชนน่ามอง:
ทีมมีความ aktive บนแพลตฟอร์มเช่น X, เทเลแกรม และวอร์พแคสต์ แบ่งปันบทเรียนอย่างสม่ำเสมอ และมุ่งเน้นการติดต่อกับผู้ใช้เพื่อสร้างวัฒนธรรมชุมชนที่แข็งแรงและบรรยากาศที่เน้นมีม.

สภาพแวดล้อมที่เหมาะสำหรับนักพัฒนา:
ZerePy มีเอกสารประกอบที่หลากหลาย Replit templates และคำแนะนำในการดำเนินการด้วยคลิกเดียว—ส่งเสริมให้ผู้เข้ามาใหม่เข้าร่วมและสร้างอย่างรวดเร็ว

ระบบปลั๊กอินที่ก้าวหน้า:
รองรับการพัฒนาปลั๊กอินสำหรับ Coinbase, Binance, IoT, ฐานข้อมูล และอื่น ๆ คาดว่าในอนาคตจะมีตลาดปลั๊กอินที่เป็นชุมชนเกิดขึ้น

การเคลื่อนไหวไปสู่การกระจายอำนาจ:
แม้ว่า DAO ยังไม่ได้ถูกสร้างขึ้น การออกแบบสถาปัตยกรรมและวิญSpirit ของ ZerePy สอดคล้องอย่างแข็งแรงกับหลักการ DAO ในอนาคต เราอาจจะเห็นโครงสร้างองค์กรธรรมชาติ AI โผล่ขึ้น - ที่นั่นเอง AI ไม่ใช่เพียงเครื่องมือ แต่เป็นผู้มีส่วนร่วมในระบบ

4.3.3 ประวัติราคาโทเค็นเซรีโบ

มูลค่าของโทเค็น Zerebro (ZPY) ได้เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ พร้อมกับการเติบโตของชุมชน ซึ่งดึงดูดความสนใจจากตลาดไปเรื่อย ๆ

• แพลตฟอร์มบล็อกเชน: Ethereum
• ราคาสูงสุดที่เคยเป็น: $0.77
• จำนวนหุ้นที่หมุนเวียน: 1 พันล้านโทเค็น

4.3.4 สรุป

ZerePy เป็นพื้นที่ทดสอบที่เหมาะสมสำหรับผู้สร้าง AI และชุมชนที่ร่วมมือ

โดยการรวมเอาการสร้างสรรค์ที่สร้างสรรค์ หลักการที่ไม่มีการกำหนด และจิตวิญญาณของ open-source ZerePy ไม่เพียงแต่ทำให้ AI เป็นพันธมิตรในด้านความสร้างสรรค์จริง ๆ แต่ยังทำให้ผู้ใช้มีพลังในการจัดรูปและส่งเสริมระบบนิเวศอย่างมีเสถียรภาพ สำหรับนักพัฒนาและผู้สร้างที่เพิ่งเข้าสู่ Crypto x AI space ZerePy มอบโอกาสหน้าต่างที่ไม่เหมือนใครซึ่งไม่ควรพลาด

5. สรุป

5.1 ภาพรวมเปรียบเทียบ: โครงการสี่โครงสร้างหลัก

เนื่องจากการรวมกันของ คริปโต และ AI ยังคงเร่งเร้า กรอบการทำงานนวัตกรรมเช่น Eliza, GAME, Rig, และ ZerePy นำเสนอจุดเข้าของหลากหลายและความสามารถที่เฉพาะเจาะจง— ที่ให้บริการตามความต้องการของผู้ใช้ทั่วไป, องค์กร, และผู้สร้างเนื้อหาเช่นเดียวกัน

• Eliza ให้บริการหนึ่งในแพลตฟอร์ม Web3 ที่สะดวกสบายที่สุด ที่เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้ใช้ประจำทุกวัน
• GAME เน้นประสบการณ์แบบอินเตอร์แอคทีฟและเศรษฐมนุษย์โทเค็น ซึ่งเหมาะสำหรับเกมและบันเทิง
• Rig ให้ความสำเร็จที่สูง โดยให้คำแนะนำทางธุรกิจที่เหมาะสมกับกรณีการใช้งานทางธุรกิจ
• ZerePy centers on creative content and community integration, ideal for developers who thrive on innovation.

บทความนี้มีจุดประสงค์เพื่อให้ความเข้าใจชัดเจนเกี่ยวกับภูมิทัศน์ Crypto x AI ปัจจุบันและความแตกต่างในกรอบการทำงานของโครงสร้างที่นำหลักการชั้นนำมา ไม่ว่าคุณจะเป็นบุคคลทั่วไป องค์กร ผู้สร้าง ผู้สร้างชุมชน หรือนักพัฒนา ที่นี่มีกรอบการทำงานที่สามารถช่วยให้คุณสร้าง นวัตกรรม และมีส่วนร่วมในการเติบโตของระบบนิเวศที่กว้างใหญ่