AI 에이전트 프레임워크와 표준 논쟁의 배경: 프로젝트의 장점은 어떻게 판단할까요?

AI 에이전트 프레임워크와 표준이 언급될 때마다 많은 분들이 천사의 방향감각과 함께 악마라고 생각해요. 프레임워크를 할 수 있는 천장이 매우 높기 때문에 단기간에 300M까지 빠르게 지나갈 수 있지만, 그 이름이 실체가 없고 합의가 무너지면 심연으로 추락할 확률도 매우 높습니다. 그렇다면 왜 AI 에이전트 프레임워크 표준이 전쟁터가 되었으며, 프레임워크 표준이 투자할 가치가 있는지 판단하는 방법은 무엇일까요? 아래에서 제 개인적인 이해를 참고하기 위해 공유하고자 합니다.

1) AI Agent 자체는 순수한 웹2인터넷 맥락의 산물이며, 대량의 데이터 폐쇄 학습을 통한 LLM의 대형 모델, 궁극적으로 ChatGPT, Claud, DeepSeek 및 기타 대화형 AIGC 애플리케이션을 실행! .

에이전트 간의 통신 및 상호 작용 방법, 에이전트 간의 통합 데이터 교환 프로토콜 설정 방법, 에이전트 간의 검증 가능한 계산 검증 메커니즘 구축 방법 등 전반적인 '애플리케이션' 로직에 초점을 맞추고 있습니다.

AI 에이전트 확장 프레임워크와 표준은 기본적으로 중앙 집중식 서버에서 분산형 협업 네트워크로, 폐쇄형 생태계에서 개방형 통합 표준 프로토콜로, 단일 AI 에이전트 애플리케이션에서 웹3 분산 아키텍처 진화 경로의 복잡한 연계 생태계로 발전해 나가고 있습니다.

핵심 논리: 웹3 모듈화에서 상업적 전망을 모색하는 AI 에이전트, 웹3 프레임워크에 부합하는 일련의 분산 아키텍처를 구축하는 출발점으로 '프레임워크 표준'에 아이디어를 연결하거나 그렇지 않으면 웹2.0 애플리케이션 시장은 순전히 컴퓨팅 성능과 사용자 경험의 문제입니다.

따라서 AI 에이전트 프레임워크와 표준은 이번 AI + 크립토 내러티브 붐을 위한 싸움의 장이 되었고, 상상의 공간은 말로 표현할 수 없을 정도로 넓어졌습니다.

2) AI 에이전트 프레임워크와 표준은 매우 초기 단계에 있으며, 지금 다양한 개발자들이 각자의 기술적 비전과 실천 경로를 이야기하는 것은 10년 전 비탈릭 부테린이 자금 조달을 위해 중국 로드쇼에 나선 것과 다르지 않다고 해도 과언이 아닙니다. 10년 전 비탈릭이 여러분 앞에 서 있었다고 상상해보면 어떻게 판단해야 할까요?

1, 첫 번째 엔젤 라운드 "캐스팅"의 대부분의 논리와 일치하는 창립자의 카리스마를보세요. 예를 들어, @shawmakesmagic은 그의 큰 입으로 인해 꾸중을 받았습니다! 성실성에 가까운 커뮤니티의 장난기, 단단한 ai16z 허벅지를 잡을 것입니다; 또 다른 예, Swarms & nbsp;@KyeGomezB; 다양한 FUD 사기에서 그는 일관되게 기술의 태도를 탐구하고, 당신을 감동시킬 수 없습니다 등;

2, 기술 캐릭터를보십시오 등을보십시오. 외관은 꾸미기에서 나올 수 있지만 꾸미기에도 비용이 필요하지만, 좋은 기술적 특성을 가진 프로젝트, "기부"정신적 투자 가치, 후속 연구에 에너지를 소비 할 가치가있는 Fomo 가치가 있습니다. 예: Github 코드 품질, 개발자 오픈 소스 커뮤니티 평판, 기술 아키텍처 로직 자체 일관성 여부, 기술 프레임 워크가 지상에 적용되었는지 여부, 기술 백서 콘텐츠의 하드 코어 정도 등