Quatre frameworks s'affrontent dans le domaine Crypto x AI : analyse approfondie des architectures techniques et de l'écosystème d'Eliza, GAME, Rig et ZerePy

2025.01.02

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Quatre frameworks s'affrontent dans le domaine Crypto x AI : analyse approfondie des architectures techniques et de l'écosystème d'Eliza, GAME, Rig et ZerePy

Chaque framework occupe un segment de marché unique, et ils sont davantage complémentaires que directement concurrents.

2025.01.02 - 10:35:24

Dédié à des analyses Web3 approfondies

Chaque framework occupe un segment de marché unique, et ils sont davantage complémentaires que directement concurrents.

Auteur : arndxt

Traduction : TechFlow

Introduction

Crypto x IA attire tous les regards. Les Virtuals s'envolent à nouveau (au moment de la rédaction, la capitalisation des Virtuals dépasse 2,4 milliards de dollars avec une hausse de 24 % en 24 heures). En dehors des Virtuals, quels autres frameworks Crypto x IA méritent l'attention ? Quelles sont leurs similitudes et différences ?

TechFlow a spécialement compilé et traduit cet article afin d’analyser en profondeur les architectures technologiques, positions sur le marché et impacts potentiels dans l'industrie des quatre principaux frameworks : Eliza ($AI16Z), GAME ($VIRTUAL), Rig ($ARC) et ZerePy ($ZEREBRO).

Contenu principal

Dans le domaine Crypto x IA, on distingue actuellement quatre grands frameworks :

Eliza ($AI16Z)
GAME ($VIRTUAL)
Rig ($ARC)
ZerePy ($ZEREBRO)

Chacun occupe un positionnement clair visant à répondre aux besoins variés des développeurs.

Eliza domine environ 60 % du marché grâce à son avantage de premier entrant et à sa communauté TypeScript active ; GAME (~20 %) se concentre sur les applications de jeux et de métavers et connaît une adoption rapide.

Rig (~15 %), construit sur Rust, propose une conception modulaire haute performance, particulièrement adaptée à l'écosystème Solana ; ZerePy (~5 %) est un framework émergent basé sur Python, centré sur la production créative et l'automatisation des réseaux sociaux. Actuellement, la valorisation combinée de ces frameworks atteint 1,7 milliard de dollars. À mesure que les applications cryptographiques pilotées par l'IA se développent, le marché pourrait dépasser 20 milliards de dollars, rendant ainsi une stratégie d'investissement pondérée par la capitalisation boursière particulièrement pertinente. Chaque framework occupe un segment de marché unique : Eliza se spécialise dans les interactions sociales et multi-agents, GAME cible les jeux et le métavers, Rig vise la performance pour les entreprises, tandis que ZerePy s'adresse aux communautés créatives. Ces frameworks sont davantage complémentaires que concurrents.

1. Aperçu général et positionnement sur le marché

(Tableau original en anglais provenant de @arndxt_xo, traduit par TechFlow)

1.1 Eliza ($AI16Z)

Part de marché : ~60 %
Capitalisation boursière : 900 millions $
Langage principal : TypeScript
Avantages clés : Avantage de premier entrant, communauté GitHub importante (plus de 6 000 étoiles, 1 800 forks)
Applications principales : Simulation multi-agents, interactions sociales transversales

En tant que l'un des premiers frameworks d'agents IA dans ce domaine, Eliza occupe une position dominante. Son avance initiale repose sur une vaste communauté de développeurs qui accélère l'itération fonctionnelle du framework et favorise une adoption massive. Sa pile technique basée sur TypeScript en fait un choix idéal pour les développeurs web, attirant ainsi un large public.

1.2 GAME ($VIRTUAL)

Part de marché : ~20 %
Capitalisation boursière : 300 millions $
Langage principal : Conception indépendante du langage via API/SDK
Avantages clés : Adoption rapide par l'industrie du jeu, prise en charge des interactions en temps réel entre agents
Applications principales : Génération procédurale de contenu, comportements NPC auto-adaptatifs

GAME est conçu spécifiquement pour les jeux et les applications de métavers. Son architecture basée sur API permet une intégration facile dans des projets existants, tandis que son lien étroit avec l’écosystème $VIRTUAL stimule une croissance rapide. À ce jour, plus de 200 projets utilisent ce framework, générant jusqu'à 150 000 requêtes quotidiennes, avec une croissance hebdomadaire continue. La fonctionnalité d'intégration sans code est particulièrement appréciée, permettant aux équipes souhaitant déployer rapidement leurs projets de passer en production sans maîtriser les détails techniques.

1.3 Rig ($ARC)

Part de marché : ~15 %
Capitalisation boursière : 160 millions $
Langage principal : Rust
Avantages clés : Conception modulaire haute performance, optimisée pour l’écosystème Solana
Applications principales : Besoins professionnels exigeants en performance, traitement de transactions complexes

Rig est un framework axé sur la performance, construit en Rust, tirant pleinement parti du haut débit de Solana. Sa conception modulaire permet aux développeurs de personnaliser les fonctionnalités selon leurs besoins précis, ce qui le rend idéal pour des scénarios professionnels nécessitant haute performance et faible latence. Bien que sa part de marché soit relativement modeste, son positionnement au sein de l’écosystème Solana attire fortement les développeurs impliqués dans les transactions hautes fréquences et l'exécution de contrats intelligents complexes.

1.4 ZerePy ($ZEREBRO)

Part de marché : ~5 %
Capitalisation boursière : 300 millions $
Langage principal : Python
Avantages clés : Spécialisé dans la création de contenus et l'automatisation des réseaux sociaux
Applications principales : Contenus génératifs, outils d'interaction communautaire

En tant que framework émergent, ZerePy utilise Python comme langage principal, abaissant ainsi le seuil d'entrée pour attirer un grand nombre de développeurs créatifs et de créateurs de contenu. Son accent mis sur la génération de contenu et l’automatisation des réseaux sociaux en fait un choix idéal pour les communautés créatives et les équipes marketing. Bien que sa part de marché soit encore modeste, son potentiel de croissance ne doit pas être sous-estimé.

2. Architecture technique et composants clés

Eliza ($AI16Z)

Système multi-agents : Permet à plusieurs agents IA de coopérer ou de s'affronter dans un même environnement, adapté aux scénarios d'interaction complexes.
Gestion de la mémoire (RAG) : Améliore la capacité contextuelle des contenus générés par la récupération d'informations pertinentes, prenant en charge les interactions à long terme.
Système de plugins : Autorise la communauté à développer des extensions, comme la reconnaissance vocale, l'analyse de texte ou le traitement de fichiers multimédias (PDF, images).
Support étendu des modèles : Compatible avec des grands modèles linguistiques locaux (LLM) ou des API cloud (OpenAI, Anthropic, etc.).

L'architecture d'Eliza repose sur une communication multimodale, parfaitement adaptée aux applications IA orientées vers les réseaux sociaux, le marketing et les communautés. Elle permet une intégration aisée avec Discord, X (anciennement Twitter), Telegram, offrant aux développeurs de nombreuses options d'extension. Toutefois, lors de déploiements à grande échelle, il est nécessaire de gérer efficacement la personnalité et la mémoire des multiples agents pour assurer stabilité et efficacité du système.

GAME ($VIRTUAL)

Modèle API + SDK : Offre une solution simple d'intégration d'agents pour les studios de jeux et projets de métavers.
Interface de prompts d'agents : Coordonne l'entrée utilisateur et le moteur de stratégie de l'agent, optimisant l'expérience joueur.
Moteur de planification stratégique : Divise la logique de l'agent en planification de haut niveau et exécution tactique de bas niveau, augmentant la flexibilité du comportement des personnages.
Intégration blockchain : Prend en charge les opérations de portefeuille sur chaîne et la gouvernance décentralisée des agents, renforçant la gestion des actifs dans le métavers.

L'architecture de GAME est optimisée pour les jeux et les scénarios de métavers, priorisant les performances en temps réel tout en soutenant l'adaptabilité dynamique des agents. Son moteur de planification aide les personnages à définir des objectifs et ajuster leurs actions en temps réel, offrant une expérience plus immersive aux joueurs. Bien que son architecture puisse s'étendre à d'autres domaines, elle reste principalement destinée aux mondes virtuels et aux applications de génération procédurale.

Rig ($ARC)

Structure d'espace de travail Rust : Divise les fonctionnalités en plusieurs paquets indépendants pour une conception claire et modulaire.
Couche d'abstraction fournisseur : Normalise uniformément les interactions avec divers fournisseurs de LLM (comme OpenAI ou Anthropic).
Intégration du stockage vectoriel : Supporte plusieurs backends (MongoDB, Neo4j) pour les fonctions de récupération contextuelle.
Système d'agents : Intègre la génération améliorée par récupération (RAG) et l'utilisation d'outils spécialisés.

L'architecture haute performance de Rig tire parti du modèle de concurrence de Rust, ce qui le rend idéal pour des scénarios professionnels nécessitant une gestion rigoureuse des ressources. Grâce à une conception hiérarchique et abstraite, Rig offre une fiabilité élevée, mais la courbe d'apprentissage abrupte de Rust peut limiter l'engagement des développeurs.

ZerePy ($ZEREBRO)

Basé sur Python : Conçu pour les développeurs IA/ML familiers avec les bibliothèques et processus Python, facile à prendre en main.
Backend modulaire Zerebro : Fournit des capacités de génération de contenu créatif, particulièrement adapté aux réseaux sociaux et au domaine artistique.
Autonomie des agents : Centrée sur la « sortie créative », incluant la génération de mèmes (contenus culturels populaires), de musique et de NFT.
Intégration aux plateformes sociales : Modules intégrés similaires à Twitter, tels que publication, réponse et partage.

ZerePy fournit une solution aux développeurs Python souhaitant déployer rapidement des agents sur les réseaux sociaux. Bien que son champ d'application soit plus restreint que celui d'Eliza ou Rig, ZerePy excelle dans les scénarios liés à la création artistique ou au divertissement, offrant un avantage distinct au sein des communautés décentralisées.

3. Dimensions comparatives

3.1 Facilité d'utilisation

Eliza : Recherche un équilibre dans la conception. Bien que la complexité multi-agents impose une certaine courbe d'apprentissage, la solide communauté de développeurs TypeScript assure un bon support.
GAME : Conçu pour les utilisateurs non techniques, notamment dans le secteur du jeu, proposant des solutions sans code ou à faible code, abaissant ainsi le seuil d'entrée.
Rig : Exigeant pour les développeurs, la rigueur de Rust nécessite une certaine expertise, mais la haute performance et la fiabilité récompensent amplement les efforts investis.
ZerePy : Très convivial pour les utilisateurs Python, idéal pour les développeurs travaillant sur des tâches créatives ou médiatiques liées à l'IA.

3.2 Extensibilité

Eliza : La version V2 introduit un bus de messages extensible et des capacités améliorées de traitement concurrentiel, mais la planification des tâches et l'allocation des ressources pour les multi-agents exigent toujours une gestion fine.
GAME : L'extensibilité dépend des exigences en temps réel des jeux et de la stabilité du réseau blockchain. Tant que les limitations du moteur de jeu sont bien maîtrisées, les performances restent excellentes.
Rig : Grâce au runtime asynchrone de Rust, il possède naturellement une forte extensibilité, idéal pour les charges de travail élevées et les applications professionnelles.
ZerePy : Son extensibilité repose principalement sur l'impulsion communautaire, adaptée aux domaines créatifs et aux réseaux sociaux, mais limitée pour les charges d'entreprise importantes.

3.3 Adaptabilité

Eliza : Le plus adaptable, doté d’un système de plugins, d’un support étendu des modèles et d’une capacité d’intégration transversale, convenant à de nombreux cas d’utilisation.
GAME : Très adaptable dans le domaine du jeu, s’intègre sans heurt à divers moteurs de jeu, mais moins pertinent dans d’autres secteurs.
Rig : Idéal pour les tâches intensives en données ou professionnelles, supporte le choix flexible de divers grands modèles linguistiques et stockages vectoriels, répondant à des scénarios complexes.
ZerePy : Spécialisé dans la sortie créative, s’étend facilement grâce à l’écosystème Python, mais son champ d’application est étroit.

3.4 Performance

Eliza : Optimisé pour les tâches sociales et conversationnelles, ses performances dépendent de la qualité et de la rapidité des API de modèles externes.
GAME : Offre d’excellentes performances en temps réel dans les situations dynamiques des jeux, dont la qualité dépend de la coordination entre la logique de l’agent et les coûts blockchain.
Rig : Grâce à la concurrence et à la sécurité mémoire de Rust, ses performances sont exceptionnelles, particulièrement adaptées aux traitements IA complexes à grande échelle.
ZerePy : Ses performances dépendent principalement de la vitesse d’exécution de Python et de l’efficacité des appels de modèles, suffisantes pour les tâches sociales et de création, mais inadaptées aux besoins professionnels à haut débit.

4. Avantages et limites

(Tableau original en anglais provenant de @arndxt_xo, traduit par TechFlow)

5. Potentiel de marché et perspectives

La capitalisation combinée des quatre frameworks atteint actuellement 1,7 milliard de dollars. Si le domaine Crypto x IA connaissait une croissance explosive similaire à celle des blockchains de niveau 1 (L1), son potentiel pourrait dépasser 20 milliards de dollars. Pour les investisseurs, une stratégie pondérée par la capitalisation pourrait être plus avisée, surtout lorsque chaque framework dessert un segment différent du marché et pourrait bénéficier collectivement d'une tendance haussière globale.

Eliza ($AI16Z) : Fort d’un écosystème mature, d’une base de code solide et de fonctionnalités V2 imminentes (comme la boîte à outils d’agents Coinbase et le support d’environnements d’exécution fiables - TEE), il devrait maintenir sa position de leader sur le marché.
GAME ($VIRTUAL) : Son adoption s’accélère dans les jeux et le métavers, et la synergie avec l’écosystème $VIRTUAL garantit un intérêt continu des développeurs.
Rig ($ARC) : Pourrait devenir le « joyau caché » de l’IA entreprise sur Solana. Avec l’avancement du plan de rapprochement, il pourrait reproduire le succès d’autres frameworks spécialisés par chaîne.
ZerePy ($ZEREBRO) : Bien que niché, grâce au soutien de l’écosystème Python et à une dynamique communautaire forte, il se concentre sur les domaines créatifs et artistiques souvent négligés par des solutions plus générales.

6. Synthèse comparative

6.1 Stack technique et courbe d'apprentissage

Eliza (TypeScript) : Trouve un bon équilibre entre facilité d'utilisation et richesse fonctionnelle.
GAME : Propose une API simple pour le développement de jeux, mais son champ d'application est limité.
Rig (Rust) : Privilégie l'optimisation extrême des performances au prix d'une complexité accrue.
ZerePy (Python) : Simple à utiliser dans les applications créatives, mais manque de polyvalence pour les usages professionnels étendus.

6.2 Communauté et écosystème

Eliza : Possède la plus grande influence communautaire sur GitHub, reflétant son applicabilité étendue et son fort soutien communautaire.
GAME : Croît rapidement dans les jeux et le métavers, soutenu par l’écosystème $VIRTUAL.
Rig : Bien que sa communauté de développeurs soit petite, elle est techniquement compétente et concentrée sur des applications hautes performances.
ZerePy : Bâtit une communauté de niche autour de la création artistique décentralisée, renforçant son influence écosystémique grâce à une collaboration avec Eliza.

6.3 Catalyseurs de croissance future

Eliza : Le futur registre de plugins et l’intégration TEE pourraient consolider davantage sa position de leader.
GAME : L’expansion de l’écosystème $VIRTUAL attirera davantage d’utilisateurs non techniques, stimulant la croissance.
Rig : De potentiels partenariats avec Solana et son positionnement professionnel pourraient entraîner une croissance significative à mesure que sa communauté s’élargit.
ZerePy : Tirant parti de la popularité de Python dans le développement IA et de la tendance aux projets communautaires et créatifs, il renforcera sa position dans son marché de niche.