イオンと推奨事項:

recommendations:

推奨事項:

For beginners and teams requiring rapid development, Eliza and ZerePy are excellent choices due to their ease of use, low learning curve, and modular architecture, catering to diverse application needs.

初心者や迅速な開発が必要なチームにとって、Eliza と ZerePy は、使いやすさ、学習曲線の低さ、モジュール式アーキテクチャにより、多様なアプリケーションのニーズに応える優れた選択肢となります。

For developers pursuing high performance and multi-agent collaboration capabilities, Rig and Swarms are more suitable due to their strengths in high concurrency, parallel processing, and distributed memory systems, meeting the demands of complex tasks and large-scale applications.

高性能とマルチエージェントのコラボレーション機能を追求する開発者にとって、Rig と Swarms は、高い同時実行性、並列処理、分散メモリ システムに強みを持ち、複雑なタスクや大規模なアプリケーションの要求を満たすため、より適しています。

For those interested in gaming and metaverse applications, G.A.M.E is a must-consider framework due to its focus on low-code development, strategic planning engines, and multi-modal agent capabilities, empowering game developers and virtual world builders.output: AI Agent frameworks have recently gained momentum in the intersection of artificial intelligence and blockchain technology, attracting attention due to their unique technical characteristics and market positioning. This article provides a detailed overview of several popular AI Agent frameworks, including their technical features, application scenarios, and integration models with token economics.

ゲームやメタバース アプリケーションに興味がある人にとって、GAME は、ローコード開発、戦略的計画エンジン、マルチモーダル エージェント機能に焦点を当てており、ゲーム開発者や仮想世界構築者に力を与えるため、必ず検討すべきフレームワークです。出力: AI エージェント フレームワーク近年、人工知能とブロックチェーン技術の融合で勢いを増しており、その独自の技術的特徴と市場でのポジショニングにより注目を集めています。この記事では、技術的特徴、アプリケーション シナリオ、トークン エコノミクスとの統合モデルなど、いくつかの人気のある AI エージェント フレームワークの詳細な概要を説明します。

Five Major AI Agent Frameworks

5 つの主要な AI エージェント フレームワーク

1. Eliza

1.エリザ

Eliza is an open-source multi-agent framework launched by AI16Z, focusing on building, deploying, and managing autonomous AI agents. Its technical features include:

Eliza は、AI16Z によって開始されたオープンソースのマルチエージェント フレームワークで、自律型 AI エージェントの構築、展開、管理に重点を置いています。その技術的特徴は次のとおりです。

Multi-Agent Architecture: Supports the simultaneous management of multiple AI agents with different personalities.

マルチエージェント アーキテクチャ: 異なる個性を持つ複数の AI エージェントの同時管理をサポートします。

Retrieval-Augmented Generation (RAG): Provides long-term memory and context-aware capabilities through external knowledge bases and data sources.

検索拡張生成 (RAG): 外部のナレッジ ベースとデータ ソースを通じて、長期記憶とコンテキスト認識機能を提供します。

Cross-Platform Integration: Supports seamless integration with various social media platforms such as Discord, X (formerly Twitter), and Telegram.

クロスプラットフォーム統合: Discord、X (旧 Twitter)、Telegram などのさまざまなソーシャル メディア プラットフォームとのシームレスな統合をサポートします。

Multi-Modal Processing Capabilities: Covers analysis and generation of various data types, including text, images, and audio.

マルチモーダル処理機能: テキスト、画像、音声など、さまざまな種類のデータの分析と生成をカバーします。

2. G.A.M.E

2. ゲーム

G.A.M.E is a generative multi-modal agent framework developed by Virtuals, primarily targeting gaming and metaverse applications. Its core technologies include:

GAME は、Virtuals によって開発された生成的なマルチモーダル エージェント フレームワークで、主にゲーム アプリケーションとメタバース アプリケーションを対象としています。そのコア技術には以下が含まれます。

Strategic Planning Engine: Divided into high-level planning and low-level strategy layers, responsible for setting long-term goals and specific actions.

戦略計画エンジン: 高レベルの計画層と低レベルの戦略層に分かれており、長期的な目標と具体的な行動の設定を担当します。

Learning Module: Continuously optimizes agent behavior through user feedback.

学習モジュール: ユーザーのフィードバックを通じてエージェントの動作を継続的に最適化します。

Perception Subsystem: Receives and processes external inputs, providing perceptual capabilities for decision-making.

知覚サブシステム: 外部入力を受信して​​処理し、意思決定のための知覚機能を提供します。

3. Rig

3. リグ

Rig is a high-performance framework based on the Rust language, designed for enterprise-level AI applications. Its technical highlights include:

Rig は、Rust 言語に基づく高性能フレームワークであり、エンタープライズ レベルの AI アプリケーション向けに設計されています。その技術的なハイライトは次のとおりです。

Provider Abstraction Layer: Unifies the APIs of different LLM service providers (such as OpenAI and Anthropic).

プロバイダー抽象化レイヤー: さまざまな LLM サービス プロバイダー (OpenAI や Anthropic など) の API を統合します。

Vector Storage Integration: Supports databases like MongoDB and Neo4j for efficient data processing.

Vector Storage Integration: MongoDB や Neo4j などのデータベースをサポートし、効率的なデータ処理を実現します。

Modular Architecture: Allows developers to flexibly integrate various functional modules.

モジュラー アーキテクチャ: 開発者がさまざまな機能モジュールを柔軟に統合できるようにします。

4. ZerePy

4.ゼレピー

ZerePy is an open-source framework based on Python, dedicated to deploying creative AI agents on social platforms (such as X). Its design philosophy emphasizes ease of use and rapid deployment:

ZerePy は、ソーシャル プラットフォーム (X など) にクリエイティブな AI エージェントを展開することに特化した、Python ベースのオープンソース フレームワークです。その設計哲学は、使いやすさと迅速な導入を重視しています。

Modular Design: Supports users in selecting functional modules as needed.

モジュール設計: ユーザーが必要に応じて機能モジュールを選択できるようにサポートします。

Content Generation Support: Utilizes OpenAI and Anthropic's LLM to generate high-quality text content.

コンテンツ生成サポート: OpenAI と Anthropic の LLM を利用して、高品質のテキスト コンテンツを生成します。

Platform Integration: Provides direct support for social platform APIs to achieve automated operations.

プラットフォームの統合: ソーシャル プラットフォーム API の直接サポートを提供し、自動化された操作を実現します。

5. Swarms

5. 群れ

Swarms focuses on multi-agent collaboration and is a multi-agent LLM framework based on the Solana ecosystem. Its main innovations include:

Swarms はマルチエージェントのコラボレーションに焦点を当てており、Solana エコシステムに基づくマルチエージェント LLM フレームワークです。その主な革新には次のようなものがあります。

Distributed Memory System: Achieves long-term information sharing among agents.

分散メモリシステム: エージェント間の長期的な情報共有を実現します。

Task Division and Parallel Processing: Agents can dynamically adjust their division of labor based on task requirements.

タスクの分割と並列処理: エージェントは、タスクの要件に基づいて役割分担を動的に調整できます。

Modular Architecture: Supports various communication modes, such as hierarchical communication and parallel communication.

モジュラーアーキテクチャ: 階層通信や並列通信など、さまざまな通信モードをサポートします。

AI Agent Frameworks: Technological Development and Market Trends

AIエージェントフレームワーク：技術開発と市場動向

AI Agent frameworks, as the operating systems of the AI era, are rapidly driving the development of intelligent and decentralized economies. From technological innovation to token economics, various frameworks demonstrate diverse directions and profound potential. This research has conducted a comprehensive review and analysis of five major popular frameworks (Eliza, G.A.M.E, Rig, ZerePy, Swarms), leading to the following recommendations:

AI エージェント フレームワークは、AI 時代のオペレーティング システムとして、インテリジェントで分散型の経済の発展を急速に推進しています。技術革新からトークンエコノミクスまで、さまざまなフレームワークが多様な方向性と深い可能性を示しています。この調査では、5 つの主要な人気フレームワーク (Eliza、GAME、Rig、ZerePy、Swarms) の包括的なレビューと分析を実施し、次の推奨事項を導き出しました。

For beginners and teams requiring rapid development, Eliza and ZerePy are excellent choices due to their ease of use, low learning curve, and modular architecture, catering to diverse application needs.

初心者や迅速な開発が必要なチームにとって、Eliza と ZerePy は、使いやすさ、学習曲線の低さ、モジュール式アーキテクチャにより、多様なアプリケーションのニーズに応える優れた選択肢となります。

For developers pursuing high performance and multi-agent collaboration capabilities, Rig and Swarms are more suitable due to their strengths in high concurrency, parallel processing, and distributed memory systems, meeting the demands of complex tasks and large-scale applications.

高性能とマルチエージェントのコラボレーション機能を追求する開発者にとって、Rig と Swarms は、高い同時実行性、並列処理、分散メモリ システムに強みを持ち、複雑なタスクや大規模なアプリケーションの要求を満たすため、より適しています。

For those interested in gaming and metaverse applications, G.A.M.E is a must-consider framework due to its focus on low-code development, strategic planning engines, and multi-modal agent capabilities, empowering game developers and virtual world builders.

ゲームやメタバース アプリケーションに興味がある人にとって、GAME はローコード開発、戦略的計画エンジン、マルチモーダル エージェント機能に焦点を当てており、ゲーム開発者や仮想世界構築者に力を与えるため、必ず検討すべきフレームワークです。