AI 에이전트 프레임워크와 표준을 언급할 때마다 자신이 악마인지 천사인지 헷갈리는 분들이 많을 거라 믿습니다. 프레임워크 구축 상한선이 매우 높기 때문에 단기간에 300M까지 속도를 낼 수는 있지만 일단 명목에 걸맞지 않고 합의가 무너지면 나락으로 떨어질 확률도 매우 높다. 높은. 그렇다면 AI Agent 프레임워크 표준이 군사 전략가들의 전쟁터가 된 이유는 무엇일까요? 프레임워크 표준이 투자할 가치가 있는지 어떻게 판단할 수 있을까요? 아래에서는 참고를 위해 개인적인 이해를 공유하고 싶습니다.

1) AI 에이전트 자체는 순수 web2 인터넷 컨텍스트의 산물입니다. LLM의 대규모 모델은 대량의 데이터 폐쇄를 통해 학습되고 최종적으로 ChatGPT, Claud, DeepSeek 등과 같은 대화형 AIGC 애플리케이션을 실행합니다.

전반적인 초점은 "애플리케이션" 논리입니다. 에이전트가 통신하고 상호 작용하는 방법, 에이전트 간 통합 데이터 교환 프로토콜을 설정하는 방법, 에이전트 간에 검증 가능한 컴퓨팅 검증 메커니즘을 구축하는 방법 등은 본질적으로 부족합니다.

AI 에이전트 확장 프레임워크 및 표준은 본질적으로 중앙 집중식 서버에서 분산형 협업 네트워크로, 폐쇄형 생태계에서 개방형 통합 표준 프로토콜로, 단일 AI 에이전트 애플리케이션에서 복잡한 연결 생태계로 web3 분산 아키텍처의 진화입니다.

핵심 논리는 단 하나입니다. AI 에이전트는 web3 모듈화 및 체인 아이디어 하에서 상용화 전망을 모색해야 하며 "프레임워크 표준"을 시작 목표로 사용하여 web3 프레임워크를 준수하는 분산 아키텍처를 구축해야 합니다. 컴퓨팅 성능과 사용자 경험 web2 애플리케이션 시장 아이디어의 순수 계산.

따라서 AI Agent 프레임워크와 표준은 이번 AI + Crypto 내러티브 붐의 전쟁터가 되었습니다. 상상의 공간은 정말 말로 표현할 수 없습니다.

2) AI 에이전트 프레임워크와 표준은 매우 초기 단계에 있으며, 지금은 다양한 개발자의 기술 비전과 실제 경로에 대해 이야기하는 것이 10년 전 @VitalikButerin과 다르지 않다고 해도 과언이 아닙니다.

자금 조달을 위해 중국 로드쇼에 오는 것과 같습니다. 상상해 보세요. Vitalik이 10년 전에 여러분 앞에 섰습니다. 어떻게 판단해야 할까요?

1. 창업자의 카리스마를 보세요. 이는 대부분의 1급 엔젤 라운드의 "사람에게 투자"하는 논리와 일치합니다. 예를 들어 @shawmakesmagic이 입이 크다고 꾸짖을 때 그의 웃는 모습을 본다면 말이죠. 야단치고 커뮤니티에 가까워지면 그를 끌어안을 것입니다. 또 다른 예는 Swarms의 @KyeGomezB가 다양한 FUD에 속았을 때 기술이 당신에게 깊은 인상을 줄 수 있는지 등에 대해 항상 논의하는 태도를 취했다는 것입니다. ;

2. 기술적인 외관을 살펴보세요. 외관은 장식에서 나올 수 있지만 장식에도 비용이 필요합니다. 기술적인 외관이 좋은 프로젝트는 Fomo의 가치가 있고 "기부" 정신으로 투자할 가치가 있으며 후속 조치와 노력을 기울일 가치가 있습니다. 공부하다. 예: Github 코드 품질, 개발자 오픈 소스 커뮤니티 평판, 기술 아키텍처가 논리적으로 일관성이 있는지 여부, 기술 프레임워크가 구현되었는지 여부, 기술 백서 내용이 얼마나 핵심적인지 등.

3. 서사적 논리를 살펴보면, 현재 AI Agent 트랙은 점진적으로 '연결'되는 서사적 방향을 가지고 있습니다. 점점 더 많은 오래된 체인이 AI Agent 서사를 수용하고 지원하고 있음을 알 수 있습니다. #ElizaOS, #arc, #Swarms , #REI와 같은 큰 프레임워크 방향은 기본적으로 "체인"의 가능성을 탐색합니다. 예를 들어 #Focai는 ElizaOS 프레임워크의 "체인"을 탐색하기 위해 커뮤니티에서 구축한 프로젝트입니다. 좋은 내러티브 논리는 암호화폐 시장 전체의 기대를 담고 있기 때문에 그 자체의 잠재력을 가지고 있습니다. 특정 프로젝트가 튀어나오면 web2도 단기적으로 해결할 수 없는 AI 문제를 해결할 것이라고 믿으시나요?

4. 생태학적 구현을 ​​살펴보면 프레임워크 표준은 실제로 매우 업스트림입니다. 대부분의 경우 단일 AI 에이전트를 보유한 후 프레임워크 표준을 추상화하는 것이 가장 좋습니다. 예를 들어 #zerebro가 zerePy를 출시한 후 프레임워크는 단일 AI 에이전트에 권한을 부여합니다. 합의를 분할하기 위해 프레임워크 코인을 발행하는 것은 자연히 더 나은 AI이지만, 프레임워크와 표준이 등장하면 파이가 아무리 크더라도 모두 실제 AI 에이전트에 달려 있습니다. 프로젝트 실행 상태(팀의 실행 능력 및 반복 속도)와 생태학적 구현과 같은 후속 성과가 있는지 여부는 프로젝트의 지속 가능한 성장의 원동력입니다.

요컨대 오늘날 프레임워크와 표준에 대한 논쟁은 AI Agent 서술의 다음 라운드에서 누가 EVM이고, EVM보다 나은 고성능 SVM이 누구인지를 결정하는 것입니다. 물론 이 과정에서는 Cosmos IBC와 Move 시스템 세트가 개발될 예정입니다. 병렬 EVM, 실시간 대규모 동시성 레이어2를 생성하는 새로운 DeFi 패러다임... 이 길이 아직 얼마나 남아 있는지 생각해 보세요.

프레임워크와 표준은 필연적으로 끝없이 등장할 것이고, 각 세대는 이전 세대보다 강해져서 판단과 선택이 어려워질 것입니다.

저는 개발자의 활동 수준과 프로젝트의 실제 구현 및 전달 결과만 봅니다. 답안지를 제출하지 못한다면 단기적인 급등은 아무 것도 아닐 것입니다. "확실성"을 본다면 버스에 탑승해도 늦지 않습니다. 퍼블릭 체인' 수준이며 10B 이상의 큰 기회가 있을 수 있습니다. 전혀 걱정할 필요가 없습니다.

3) Ai Agent 프레임워크와 표준 사이의 경계는 매우 모호합니다. 예를 들어 ElizaOS 프레임워크 표준은 플랫폼이 되기 전에 개발자 커뮤니티의 정신적 토템으로만 특성화될 수 있으며 그 가치 오버플로는 오직 다른 사람에 의해서만 이루어질 수 있습니다. #ai16z; 또 다른 예는 #Game 프레임워크 표준이 여전히 존재한다는 것입니다. #Virtual은 주류 오픈 소스 조합 아키텍처와 약간 다른 폐쇄 소스 모드에서 재생됩니다.

게다가 ElizaOS 프레임워크가 인기가 많은 것은 사실이지만 독립적인 #ELIZA가 있고, 어떻게 바인딩해야 할지 모르겠습니다. #arcRIG 프레임워크의 기본은 매우 좋은데 Rust의 적용이 문제입니다. AI 에이전트 분야의 언어는 일반적으로 너무 진보된 느낌을 줍니다. #Swarms의 기술적 품질은 실제로 나쁘지 않지만 이러한 FUD와 격동적인 시작 및 패닉을 유발하는 상황은 블록체인의 확실성과 #REI가 해결하고 싶은 에이전트 확률적 호환성을 구현하는 것은 매우 흥미롭지만 기술적인 방향도 너무 진보적입니다.

위의 내용은 모두 시장에서 인정하는 "기술적 품질"을 갖춘 프레임워크 및 표준이며 Nexus, LangGraph, Haystack, AgentFlow 등도 많습니다. 프레임워크 표준이라고 주장하는 프로젝트가 너무 많지만 초점을 맞추더라도 마찬가지입니다. 로우코드 및 편리한 배포, 또는 네이티브 멀티체인 상속뿐만 아니라 기타 기업 수준의 맞춤형 비즈니스 잠재력, AI Metaverse 등도 가능합니다.

모두 현재 프레임워크 표준의 '비표준' 특성을 보여줍니다. 예를 들어 Vitalik은 Ethereum 확장을 제안하고 Plasma, Rollup, Validium 및 Parallel과 같은 다양한 탐색 방향을 제시했지만 결국 Rollup만이 주류가 되었습니다.