Với sự biến động đột ngột trong ngành công nghiệp tiền điện tử, ngành AI Agent cũng trải qua cuộc tái cấu trúc lớn đầu tiên của mình. Giá token của hầu hết các dự án đã giảm hơn 90% so với giá trị cao nhất của chúng. Theo dữ liệu từ Coingecko, tính đến ngày 28 tháng 2, vốn hóa thị trường của ngành AI Agent đã giảm xuống khoảng 5,6 tỷ đô la. Mặc dù sự sụt giảm ngắn hạn gây ra hoang mang trên thị trường, nhưng một khi một xu hướng được hình thành, những biến động tạm thời sẽ không dừng lại.

Trong số nhiều dự án, những dự án dựa trên các framework như Eliza, Swarms, Rig và ZerePy được thị trường ưa chuộng hơn các dự án dựa trên ứng dụng. Bài viết này sẽ đi sâu vào định nghĩa và lợi ích của các framework AI Agent và cung cấp một phân tích so sánh của một số framework phổ biến trên thị trường để cung cấp cho người dùng cái nhìn có giá trị.

AI Agent Framework là gì?

Một khung AI Agent là một bộ công cụ, giao diện, và tiêu chuẩn được sử dụng để xây dựng, quản lý, và triển khai các AI agents. Nếu logic cốt lõi của một AI agent được xem xét là tầng ứng dụng, khung AI Agent phục vụ như cơ sở hạ tầng cung cấp cho người dùng các mô-đun phát triển chuẩn hóa, giúp họ nhanh chóng tạo ra, triển khai, và quản lý các AI agents, từ đó tạo điều kiện cho việc áp dụng quy mô lớn của các AI agents.

So với các công cụ phát triển cá nhân, các khung AI Agent thường cung cấp một giải pháp hoàn chỉnh. Thông qua các thành phần mô-đun và quy trình tiêu chuẩn hóa, chúng giảm đáng kể độ phức tạp trong phát triển đồng thời cung cấp khả năng mở rộng và tương thích cao để đáp ứng nhu cầu cá nhân hóa của các nhà phát triển.

Ưu điểm của các Framework AI Agent

So với các ứng dụng cụ thể đã triển khai, các khung AI Agent có khả năng được ưa chuộng hơn trên thị trường trong giai đoạn đầu của quá trình phát triển. Điều này chủ yếu là do chúng cung cấp một sự cân đối, cho phép các nhà phát triển đạt được bằng chứng mô hình với ít công sức và chi phí hơn trong khi đặt nền móng cho việc mở rộng trong tương lai. Các lợi ích cụ thể bao gồm:

1) Giảm phức tạp trong việc phát triển
Các khung sườn áp dụng kiến trúc modular, cung cấp tài liệu chi tiết và SDK sẵn sàng sử dụng, giúp giảm đáng kể khó khăn khi phát triển các hệ thống phức tạp. Các nhà phát triển có thể tập trung vào logic kinh doanh cốt lõi thay vì công nghệ cơ bản, giúp họ nhanh chóng xây dựng ứng dụng.

2) Khuyến khích chuẩn hóa và hợp tác
Frameworks duy trì sự nhất quán cấu trúc trong giao tiếp, tương tác và dữ liệu, giúp hỗ trợ cộng tác nhóm, giảm chi phí giao tiếp và giảm thiểu lỗi phát triển.

3) Xây dựng Hệ sinh thái nhanh chóng
Các khung công cộng có thể thu hút các nhà phát triển đóng góp mã và cải tiến, duy trì sự tiến hóa công nghệ và hoạt động cộng đồng. Ngoài ra, thông qua tích hợp bên thứ ba, việc tuyển dụng và áp dụng ứng dụng trở nên dễ dàng hơn.

4) Thu Hút Sự Chú Ý của Vốn Đầu Tư
So với các ứng dụng cụ thể, vốn và thị trường đánh giá tính tổng quát và khả năng mở rộ của các khung công việc có giá trị lâu dài. Tính chuẩn hóa của các khung công việc giúp cho việc đánh giá dễ dàng hơn, trong khi sự phân mảnh của các tình huống ứng dụng tăng sự không chắc chắn trong đầu tư.

So sánh các framework phổ biến

Hiện nay, có nhiều framework AI Agent đã xuất hiện trên thị trường, với các dự án phổ biến như Eliza, Swarms, Rig và ZerePy, mỗi dự án đều có ưu điểm riêng về kiến trúc, ngôn ngữ, tích hợp bên thứ ba và nhiều hơn nữa. Dưới đây là một so sánh ngắn gọn về một số framework phổ biến:

Eliza ($ELIZA)

Eliza là một khung mô phỏng đa tác nhân được phát triển bởi nhóm ai16z sử dụng TypeScript, tập trung vào việc tạo ra, triển khai và quản lý các tác nhân trí tuệ nhân tạo tự động.

Nguồn: elizaos.ai

Là một khung AI agent linh hoạt, nhẹ nhàng, điểm mạnh chính của Eliza nằm ở tính linh hoạt và đơn giản trong khi vẫn duy trì tính năng, làm cho nó đặc biệt phù hợp cho người mới bắt đầu Web3. Cụ thể:

• Tích hợp Đa nền tảng: Các đại lý Eliza có thể tương tác trên nhiều nền tảng như X, Telegram, Discord, v.v., trong khi duy trì một danh tính nhất quán.
• Hỗ trợ mô hình rộng: Eliza hỗ trợ các mô hình khác nhau, bao gồm Deepseek, Ollama, Grok, OpenAI, Anthropic, Gemini, LLama, cung cấp sự linh hoạt lớn.
• Hệ thống Plugin có thể Mở rộng: Các nhà phát triển có thể dễ dàng thêm và xóa các tính năng đặc biệt của đại lý thông qua các mô-đun plugin độc lập, chẳng hạn như các plugin tạo hình ảnh, các plugin TEE (Môi trường Thực thi Đáng tin cậy), các plugin node, v.v.
• Hỗ trợ vai trò đại lý giàu có: Eliza chủ yếu được sử dụng để xây dựng vai trò trên mạng xã hội, người làm việc có kiến thức, nhân vật tương tác và nhiều hơn nữa.
• Cộng đồng Phát triển tích cực: Theo dữ liệu GitHub đến ngày 28 tháng 2, Eliza có 14.8k ngôi sao, 4.7k nhánh và 550 người đóng góp. Theo nhóm, ít nhất 1,000 nhóm hoặc dự án hiện đang sử dụng khung Eliza.

Eliza nhấn mạnh tính thực tiễn và thân thiện với người dùng, giúp việc phát triển trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, nó cũng đối mặt với những thách thức như thiếu hệ thống quy trình xác định, cần cải thiện thiết kế runtime và một số tranh cãi xoay quanh người sáng lập. Đặc biệt, nhóm cần suy nghĩ sâu hơn về việc tăng cường sức mạnh của $ELIZA để nâng cao giá trị của nó hơn nữa.

Swarms ($SWARMS)

Swarms, được phát triển dưới sự chỉ đạo của Kye Gomez và ra mắt vào năm 2022, là framework điều phối đa tác nhân cấp sản xuất đầu tiên. Mục tiêu chính là khách hàng cấp doanh nghiệp, Swarms cung cấp các tính năng cốt lõi sau:

• Giao thức giao tiếp linh hoạt: Để đảm bảo sự hợp tác hiệu quả giữa các đại lý, Swarms cung cấp nhiều loại giao thức giao tiếp, bao gồm giao thức phân cấp, song song, lưới và liên minh, phục vụ cho nhu cầu cụ thể của các nhà phát triển trong các tình huống khác nhau.
• Kiến trúc Cụm Phong phú: Swarms cung cấp một loạt các loại cụm được xây sẵn rộng lớn trải dài qua nhiều lĩnh vực, như chăm sóc sức khỏe, IoT và tài chính. Các nhà phát triển có thể nhanh chóng chọn lựa kiến trúc phù hợp dựa trên các kịch bản ứng dụng cụ thể. Swarms cũng hỗ trợ cấu hình cụm có thể tùy chỉnh cao, cho phép các nhà phát triển điều chỉnh chi tiết kiến trúc để đáp ứng yêu cầu của họ.
• Tài nguyên Hỗ trợ Sinh thái: Swarms đã triển khai một hệ sinh thái toàn diện, bao gồm một thị trường, Swarms API, các giải pháp đám mây, và nhiều hơn nữa. Trong tương lai, kế hoạch phát hành các API ví tiền, sàn giao dịch, và các sản phẩm khác. Ngoài ra, Swarms tích hợp nhiều API của bên thứ ba, cơ sở dữ liệu, và nền tảng, nâng cao tính linh hoạt và chức năng của nó.

Nguồn: swarms.world

Mô hình kinh tế token $SWARMS khá rõ ràng, phục vụ nhiều mục đích như tiện ích và quản trị. Để tăng giá trị của nó, nhóm cần phải nỗ lực hơn trong việc thúc đẩy các thành viên hệ sinh thái và mở rộng khả năng của đại lý. Ngoài ra, sự phức tạp trong việc phát triển Swarms có thể đưa ra thách thức đối với các nhà phát triển mới. Để giảm thiểu đường cong học tập, nhóm nên tăng cường hỗ trợ cho nhà phát triển bằng cách cung cấp tài liệu, hướng dẫn chi tiết hơn và tổ chức các sự kiện hackathons và đào tạo để giúp nhà phát triển nhanh chóng làm quen.

Máy đào ($ARC)

Rig là một khung LLM đa dụng được phát triển bởi Playgrounds, được viết bằng Rust. Nó giảm đáng kể rào cản cho các nhà phát triển xây dựng sản phẩm AI bằng cách cung cấp các trừu tượng cấp cao và giao diện thống nhất.

Nguồn: arc.fun

Các tính năng chính của Rig bao gồm:

1. Giao diện LLM thống nhất: Rig cung cấp một giao diện API nhất quán cho các nhà cung cấp LLM khác nhau (như OpenAI, Cohere), cải thiện khả năng bảo trì mã và tính nhất quán. Điều này cho phép các nhà phát triển dễ dàng chuyển đổi hoặc kết hợp các dịch vụ LLM khác nhau.
2. Trừu tượng cấp cao: Với các thành phần mô-đun được xây dựng sẵn, Rig giúp đơn giản hóa các luồng công việc trí tuệ nhân tạo phức tạp, như việc tạo ra các hệ thống tăng cường truy xuất sinh (RAG), chỉ bằng vài dòng mã, giảm đáng kể công việc của các nhà phát triển và cải thiện hiệu suất.
3. An toàn và Hiệu suất cao: Dựa trên hệ thống loại mạnh mẽ của Rust, Rig cung cấp môi trường phát triển an toàn và hiệu quả hơn. Nó sử dụng các tính năng bất đồng bộ của Rust và Tokio runtime để hỗ trợ thực thi song song của nhiều nhiệm vụ hoặc yêu cầu LLM trong khi đảm bảo an toàn bộ nhớ.
4. Tích hợp đa cơ sở dữ liệu liền mạch: Rig bao gồm hỗ trợ cho các cơ sở dữ liệu khác nhau (như Neo4j, MongoDB, Rig-LanceDB), cho phép tìm kiếm tương tự hiệu quả và truy xuất thời gian thực trong các ứng dụng AI. Sự tích hợp này đặc biệt phù hợp với các ứng dụng cần xử lý dữ liệu quy mô lớn.

Tuy nhiên, Rig đối mặt với một số thách thức. Ví dụ, mặc dù Rust có hiệu suất và lợi ích về an toàn, cộng đồng phát triển của nó tương đối nhỏ, điều này có thể làm chậm quá trình chấp nhận Rig. Đảm bảo tính nhất quán dữ liệu trong môi trường đa cơ sở dữ liệu cũng có thể phức tạp. Ngoài ra, Rig liên quan đến mã thông báo $ARC, nhưng nhóm chưa tiết lộ thông tin chi tiết về mô hình kinh tế của nó, điều này có thể ngăn cản tiềm năng đầy đủ của nó.

ZerePy ($ZEREBRO)

ZerePy là một framework Python mã nguồn mở được phát triển bởi nhóm Blorm, tập trung vào sản phẩm sáng tạo và ứng dụng truyền thông xã hội. Nó cho phép người dùng triển khai các đại lý của riêng họ trên các nền tảng như X (trước đây là Twitter), hỗ trợ nhiều hoạt động được thúc đẩy bởi LLM.

Nguồn: zerebro.org

Các tính năng chính của ZerePy bao gồm:

1. Quản lý CLI cho các đại lý: ZerePy cung cấp bộ công cụ giao diện dòng lệnh (CLI) toàn diện, giúp người dùng triển khai và quản lý đại lý một cách dễ dàng. Thiết kế này giúp đơn giản hóa quy trình hoạt động, giúp người dùng ngay cả với ít kiến thức kỹ thuật cũng có thể nhanh chóng bắt đầu.
2. Tích Hợp Đa Nền Tảng: ZerePy hỗ trợ tương tác liền mạch trên các nền tảng và chuỗi khối. Nó đã tích hợp với các nền tảng như X và Farcaster, các chuỗi khối khác như Solana, Sonic và Ethereum, và các công cụ chuỗi khối như GOAT (Go Agent Tools) và Allora, cho phép các đại lý tương tác với các mạng và giao thức chuỗi khối khác nhau.
3. Triển khai bằng một cú nhấp chuột: Người dùng có thể nhanh chóng khởi chạy ZerePy thông qua các mẫu Replit và triển khai cục bộ. Điều này giảm đáng kể rào cản triển khai và nâng cao trải nghiệm người dùng tổng thể.

Nguồn: github.com/blorm-network

Dựa vào dữ liệu từ GitHub, ZerePy có 556 sao, 214 nhánh, và 29 người đóng góp, cho thấy sự phát triển nhanh chóng. Tuy nhiên, so với Eliza, Swarms, và Rig, kích thước và hoạt động của cộng đồng của ZerePy vẫn đang đứng đằng sau đáng kể. Vì ZerePy tập trung vào lĩnh vực nghệ thuật và truyền thông xã hội, phạm vi ứng dụng của nó ít rộng rãi hơn so với các framework tổng quát, hạn chế sự hấp dẫn đối với các nhà phát triển. Ngoài ra, ZerePy là phiên bản modular của backend Zerebro với các chức năng cốt lõi tương tự, nhưng hiện tại chưa có kết nối trực tiếp với token $ZEREBRO.

Tóm lại, bốn khung viện—Eliza, Swarms, Rig, và ZerePy—mỗi cái đều có nhược điểm và ưu điểm riêng của nó:

• Hoạt động cộng đồng nhà phát triển: Eliza dẫn đầu một cách đáng kể, tiếp theo là Swarms, Rig và ZerePy.
• Độ khó phát triển: Eliza và ZerePy có thể thân thiện với nhà phát triển, trong khi Swarms và Rig yêu cầu kiến thức kỹ thuật cao hơn.
• Các tình huống ứng dụng: Eliza, Swarms, và Rig linh hoạt và tương thích hơn, phù hợp cho nhiều tình huống khác nhau. ZerePy tập trung hơn vào nghệ thuật và truyền thông xã hội, với phạm vi ứng dụng hẹp hơn nhưng chuyên sâu hơn.
• Kinh tế Token: Swarms cung cấp một mô hình token rõ ràng với một số sự tham gia trong quản trị cộng đồng, trong khi Eliza, Rig và ZerePy có mô hình token mơ hồ hơn và cần thêm sự làm sáng tỏ về cơ chế hỗ trợ của họ.

Kết luận

Các framework AI Agent đóng vai trò quan trọng như cơ sở hạ tầng cốt lõi, giảm độ phức tạp trong phát triển và tạo điều kiện cho việc triển khai quy mô lớn của AI Agents. Eliza, Swarms, Rig và ZerePy, là những framework hàng đầu trên thị trường hiện nay, mỗi cái đều thể hiện những ưu điểm độc đáo về sự thân thiện với nhà phát triển, tính năng kỹ thuật và các kịch bản ứng dụng.

Tuy nhiên, các khuôn khổ này cũng phải đối mặt với những thách thức riêng của họ. Mở rộng hệ sinh thái nhà phát triển, giảm độ phức tạp kỹ thuật, tinh chỉnh các mô hình kinh tế mã thông báo và phá vỡ ranh giới ứng dụng là những vấn đề phổ biến mà họ cần giải quyết. Đối với các nhà phát triển và nhà đầu tư, việc hiểu sâu sắc về các đặc điểm và tiềm năng của các framework này sẽ là một bước quan trọng trong việc nắm bắt cơ hội trong không gian AI Agent.