Las discusiones sobre los estándares del marco de agentes de IA a menudo evocan sentimientos encontrados, siendo vistos tanto como posibles avances como riesgos significativos. Los marcos en este sector tienen el potencial de apreciarse rápidamente, posiblemente alcanzando ingresos de $300 millones rápidamente. Sin embargo, si no logran cumplir con sus promesas, la pérdida de consenso puede llevar a declives dramáticos. Este artículo explora por qué los estándares del marco de agentes de IA se han convertido en un campo competitivo crítico y ofrece ideas para evaluar su potencial de inversión. A continuación, me gustaría compartir mi comprensión personal para su referencia:

1) Los propios Agentes de IA se originaron en un contexto puramente web2 de Internet, donde se entrenan modelos LLM grandes con datos extensos en un ambiente cerrado, produciendo en última instancia aplicaciones de contenido interactivo generado por IA como ChatGPT, Claud y DeepSeek.

Su enfoque se centra principalmente en la lógica de "aplicaciones". Aspectos como cómo los agentes se comunican entre sí, cómo establecen protocolos unificados de intercambio de datos o cómo construyen mecanismos de verificación computacionalmente verificables son inherentemente insuficientes.

Expandir los marcos y estándares de los Agentes de IA implica fundamentalmente pasar de servidores centralizados a redes colaborativas descentralizadas, de ecosistemas cerrados a protocolos estándar unificados abiertos, y de aplicaciones de un solo Agente de IA a arquitecturas distribuidas web3 interconectadas y complejas.

La lógica principal es simple: los Agentes de IA deben buscar prospectos comerciales bajo el pensamiento modular basado en web3, comenzando con los “estándares del marco” para construir una arquitectura distribuida compatible con web3. De lo contrario, simplemente es un enfoque web2 centrado únicamente en la potencia de cálculo y la experiencia del usuario.

Así, los marcos y estándares del Agente de IA se han convertido en el campo de batalla en esta ronda de narrativas de IA + Crypto, con un potencial inimaginable.

2) Los marcos y estándares de los agentes de IA se encuentran en una etapa muy temprana. Francamente, escuchar a varios desarrolladores hablar sobre sus visiones técnicas y rutas prácticas es similar a hace 10 años cuando @VitalikButerinestaba de gira por China buscando financiación. Imagina, si Vitalik se hubiera parado frente a ti hace 10 años, ¿cómo lo juzgarías?

1. Fíjate en el carisma de los fundadores, que se alinea con la lógica de la mayoría de las primeras rondas de ángeles de "invertir en las personas". Por ejemplo, si viste @shawmakesmagicSi te aferrabas a la sinceridad de ‘s cuando fue criticado por ser franco, te aferrarías a ai16z; o, si te conmovía Swarms’...@KyeGomezB's enfoque constante en tecnología a pesar de varios FUD y estafas;

2. Evaluar la apariencia técnica, aunque la fachada puede provenir de la decoración y los costos de decoración. Un proyecto con una buena apariencia técnica merece Fomo, una mentalidad de "donación" para la inversión y esfuerzo dedicado a la investigación de seguimiento. Por ejemplo: calidad del código de Github, reputación de la comunidad de desarrolladores, si la arquitectura técnica es lógicamente consistente, si se ha aplicado el marco técnico, la profundidad técnica del libro blanco, etc.

1. Ten en cuenta la lógica narrativa. La pista de AI Agent actualmente tiene una dirección narrativa gradual de "blockchainización". Descubrirás que más cadenas antiguas están adoptando el apoyo para la narrativa de AI Agent. Por supuesto, originalmente las direcciones de los marcos grandes como #ElizaOS, #arc, #Swarms, #REItambién están explorando la posibilidad de "blockchainización"; por ejemplo,#Focaies un proyecto comunitario que explora la “blockchainización” del marco de ElizaOS. La lógica narrativa sólida lleva impulso porque lleva las expectativas de todo el mercado de criptomonedas. Si un proyecto afirma de repente resolver problemas de IA que ni siquiera web2 puede resolver a corto plazo, ¿lo creerías?

2. Observar la implementación del ecosistema. De hecho, los estándares marco son ascendentes y, en la mayoría de los casos, es mejor abstraer los estándares marco después de tener un solo agente de IA. Por ejemplo #zerebromás tarde lanzó zerePy, empoderando un solo AI con un marco, naturalmente más fuerte que lanzar una nueva moneda de marco para dividir el consenso. Pero un marco y estándar repentino, sin importar cuán grande sea la promesa, debe evaluarse en función de la implementación real de ingeniería de Agentes de AI (ejecución y velocidad de iteración del equipo) y si existe implementación en el ecosistema. Esto es vital para el crecimiento sostenible del proyecto.

En conclusión, la batalla de hoy sobre marcos y estándares se trata de asegurar quién será el próximo EVM en la narrativa del Agente de IA en la próxima ronda, quién será un SVM de mejor rendimiento que EVM. Y durante este proceso, si surge un Cosmos IBC, un nuevo paradigma DeFi con Move, o EVMs paralelos, capa de concurrencia masiva en tiempo real... ¡Solo piensa cuán largo es este camino!

Los marcos y estándares seguirán surgiendo, cada generación más fuerte que la anterior. Es difícil tomar una elección.

Solo presto atención al nivel de actividad de los desarrolladores y a los resultados reales de implementación del proyecto. Si no pueden cumplir, los picos a corto plazo son solo vacíos. Si se ve una "certeza", no es demasiado tarde para subirse a bordo. La valoración máxima del techo de AI Agents puede ser tan alta como los niveles de "cadena pública", posiblemente más de $10 mil millones en grandes oportunidades, por lo que no hay necesidad de apresurarse.

3) Los límites entre los marcos y estándares de los agentes de IA son muy borrosos. Por ejemplo, el estándar del marco ElizaOS solo se puede describir cualitativamente como un tótem espiritual de la comunidad de desarrolladores antes de que se convierta en una plataforma, con su valor desbordante solo respaldado por#ai16z; o#Juegolos estándares del marco todavía se aplican bajo el modelo de código cerrado de#Virtual, algo atípico en comparación con las arquitecturas combinadas de código abierto convencionales;

Además, si bien el marco de ElizaOS es indudablemente un jugador importante, tiene una independencia.#ELIZA, y no está claro cómo está unido;#arcEl marco RIG tiene una base sólida, pero aplicar el lenguaje Rust al campo de Agentes de IA para mejorar el rendimiento se siente demasiado avanzado;#Swarms's apariencia técnica no es mala en realidad, pero un comienzo tan lleno de FUD y turbulencias, y una situación que induce pánico, fue inesperado; #REI's exploration of blockchain determinism and Agent execution probability compatibility is very interesting but also too advanced, etc.

Estos siguen siendo algunos de los marcos y estándares técnicamente atractivos reconocidos por el mercado, sin mencionar muchos otros como Nexus, LangGraph, Haystack, AgentFlow, etc., que afirman ser marcos estándares, pero ya sea en términos de implementación conveniente de bajo código, herencia nativa de múltiples cadenas o cualquier otro potencial empresarial personalizado de nivel empresarial, incluso AI Metaverse, etc.

Todo esto ilustra la naturaleza actual de "no estándares" de los estándares marco, al igual que la propuesta de Vitalik de expandir Ethereum llevó a varias exploraciones como Plasma, Rollup, Validium, Parallel, pero al final, solo Rollup se convirtió en la corriente principal.

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