더 많은 AI 에이전트 프레임워크 표준을 위한 싸움이 본격화되고 있습니다. 지난 이틀 동안 ARC의 2차 시장 성과가 특히 눈길을 끌었습니다. Rust 기반의 AI 애플리케이션 개발을 위한 이 전문 프레임워크를 어떻게 이해해야 할까요? ARC와 ELIZA 프레임워크의 차이점은 무엇입니까? 기술적 논리 관점과 비즈니스 관점을 바탕으로 제가 이해한 바를 말씀드리겠습니다.
1) ELIZA는 TypeScript 아키텍처를 기반으로 하는 다중 클라이언트 통합 프레임워크이며 Agent 개발을 지향합니다. 즉, ELIZA는 Discord 및 Discord와 같은 플랫폼의 입력 및 출력 기능과 다양한 대형 LLM 모델을 통합하는 데 중점을 둔 "어셈블러"입니다. 트위터는 메모리 컨텍스트 관리, 모델 미세 조정 알고리즘 최적화 등의 기능을 제공하여 개발자가 AI 에이전트를 신속하게 배포할 수 있도록 지원합니다.
ELIZA는 개발자가 AI 에이전트를 신속하게 구현할 수 있도록 "액세스" 문제를 해결하며, 인터페이스 표준을 통합하고, 통합 프로세스를 단순화하고, 개발 임계값을 낮추고, 크로스 플랫폼 애플리케이션에서 LLM을 사용할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다.
2) Rig(ARC)는 LLM 워크플로우 엔진을 위한 Rust 언어 기반의 AI 시스템 구축 프레임워크입니다. 즉, ARC는 AI 호출, 백엔드 지원을 제공하는 AI 엔진 "툴박스"입니다. 성능 최적화, 데이터 저장, 예외 처리 등의 서비스를 제공합니다.
Rig가 해결하고자 하는 것은 개발자가 LLM을 더 잘 선택하고, 프롬프트 단어를 더 잘 최적화하고, 토큰을 더 효과적으로 관리하고, 동시 처리 처리, 리소스 관리, 대기 시간 단축 등을 수행하는 방법을 돕는 "호출" 문제입니다. Rig의 초점은 AI에 있습니다. LLM 모델 AI Agent 시스템과 협업 시 "잘 활용"하는 방법.
3) 위의 내용은 매우 객관적인 기술논리 분석입니다. ELIZA와 ARC 중 누가 더 발전 가능성이 있는지 관심이 있으신가요? 몇 가지 평가 기준을 제시해 보세요.
1. AI 에이전트는 생태학적 폭발의 초기 단계에 있으며, 시장 평판과 선점자 이점을 지닌 생태학적 개발자 활동이 더 중요합니다. EVM 체인 운영 프레임워크의 초기 개발과 마찬가지로 EOS는 더욱 발전된 기술을 갖춘 블록체인 아키텍처입니다. 그리고 상업적인 용도에 적합하다는 점은 잠시 동안 시장의 초점이 되었지만 결국 EVM의 거대한 개발자 생태계에 패하게 되었습니다.
2. ELIZA의 부담은 ai16z의 미성숙한 토큰경제학 설계, ai16z 및 ELIZA의 오픈 소스 프레임워크 토큰의 "권한 부여" 문제, 그리고 향후 FamilyMart에 "신인"이 추가될 것인지 여부에 있으며 이로 인해 단기적으로 토큰이 부족해질 수밖에 없습니다. 상당한 성장 가능성이 있는 반면, ARC는 이러한 부담을 느끼지 않는 것 같습니다.
3. ARC의 문제점은 미래의 AI Agent 생태계에 더 적합한 대규모의 고성능 엔터프라이즈급 상용 프레임워크를 설명한다는 것입니다. 그러나 이 "고급"이 아니라는 점을 시장에 단계별로 입증해야 합니다. 일부 유닛은 실제로 볼 수 있는 AI 애플리케이션과 AI 에이전트의 혁신적인 게임플레이가 개발된 경우에만 적시에 구현되어야 합니다.
