Bốn khung khổ tranh tài trong lĩnh vực Crypto x AI: Phân tích chuyên sâu kiến trúc công nghệ và cục diện thị trường của Eliza, GAME, Rig và ZerePy

2025.01.02

Chia sẻ đến

Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow

Bốn khung khổ tranh tài trong lĩnh vực Crypto x AI: Phân tích chuyên sâu kiến trúc công nghệ và cục diện thị trường của Eliza, GAME, Rig và ZerePy

Mỗi khung làm việc đều chiếm lĩnh một phân khúc thị trường độc đáo, và chúng bổ sung cho nhau nhiều hơn là cạnh tranh trực tiếp.

2025.01.02 - 10:35:24

Chuyên sâu báo cáo Web3

Mỗi khung làm việc đều chiếm lĩnh một phân khúc thị trường độc đáo, và chúng bổ sung cho nhau nhiều hơn là cạnh tranh trực tiếp.

Tác giả: arndxt

Biên dịch: TechFlow

Hướng dẫn đọc

Crypto x AI đang nổi bật, Virtuals lại tăng vọt (tính đến thời điểm biên dịch bài viết này, vốn hóa thị trường của Virtuals đã vượt 2,4 tỷ USD, tăng 24% trong 24 giờ). Ngoài Virtuals, còn framework Crypto x AI nào đáng chú ý? Những điểm tương đồng và khác biệt giữa các framework là gì?

TechFlow đặc biệt tổng hợp và biên dịch bài viết này nhằm phân tích sâu về kiến trúc công nghệ, định vị thị trường và tác động tiềm năng trong ngành của bốn framework lớn: Eliza ($AI16Z), GAME ($VIRTUAL), Rig ($ARC) và ZerePy ($ZEREBRO).

Nội dung chính

Trong lĩnh vực Crypto x AI hiện nay, chủ yếu có bốn framework sau:

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

Các framework này đều có định hướng rõ ràng, nhằm đáp ứng nhu cầu đa dạng của các nhà phát triển.

Eliza chiếm khoảng 60% thị phần nhờ lợi thế tiên phong và cộng đồng TypeScript sôi động; GAME (~20%) tập trung vào ứng dụng trò chơi và metaverse, đang lan tỏa nhanh chóng.

Rig (~15%) được xây dựng trên Rust, cung cấp thiết kế mô-đun hiệu suất cao, rất phù hợp với hệ sinh thái Solana; ZerePy (~5%) là một framework mới dựa trên Python, chuyên về đầu ra sáng tạo và tự động hóa mạng xã hội. Hiện tại, tổng vốn hóa thị trường của các framework này là 1,7 tỷ USD. Khi các ứng dụng mã hóa điều khiển bởi AI không ngừng mở rộng, quy mô thị trường có thể vượt ngưỡng 200 tỷ USD, khiến chiến lược đầu tư theo trọng số vốn hóa thị trường trở thành lựa chọn đáng cân nhắc. Mỗi framework chiếm lĩnh một phân khúc thị trường độc đáo — Eliza tập trung vào xã hội và đa tác nhân, GAME nhấn mạnh vào trò chơi và metaverse, Rig hướng tới hiệu suất doanh nghiệp, còn ZerePy nhắm đến các ứng dụng cộng đồng sáng tạo. Những framework này bổ trợ lẫn nhau nhiều hơn là cạnh tranh trực tiếp.

1. Tổng quan và vị thế thị trường

(Bảng tiếng Anh gốc từ @arndxt_xo, được TechFlow biên dịch)

1.1 Eliza ($AI16Z)

Thị phần: ~60%
Vốn hóa thị trường: 900 triệu USD
Ngôn ngữ cốt lõi: TypeScript
Ưu điểm chính: Lợi thế tiên phong, cộng đồng GitHub lớn (trên 6.000 sao, 1.800 lần fork)
Ứng dụng trọng tâm: Hỗ trợ mô phỏng đa tác nhân, tương tác xã hội xuyên nền tảng

Là một trong những framework tác nhân AI sớm nhất trong lĩnh vực này, Eliza đang chiếm vị trí thống trị. Lợi thế tiên phong này bắt nguồn từ cộng đồng nhà phát triển đông đảo, không chỉ thúc đẩy việc cập nhật chức năng nhanh chóng mà còn thúc đẩy sự chấp nhận rộng rãi từ người dùng. Với nền tảng công nghệ dựa trên TypeScript, nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho các nhà phát triển làm việc trong lĩnh vực phát triển Web, từ đó thu hút một lượng lớn lập trình viên.

1.2 GAME ($VIRTUAL)

Thị phần: ~20%
Vốn hóa thị trường: 300 triệu USD
Ngôn ngữ cốt lõi: Thiết kế độc lập ngôn ngữ dựa trên API/SDK
Ưu điểm chính: Được ngành công nghiệp trò chơi nhanh chóng áp dụng, hỗ trợ tương tác thời gian thực giữa các tác nhân
Ứng dụng trọng tâm: Tạo nội dung theo chương trình, hành vi NPC thích nghi

GAME được thiết kế dành riêng cho các ứng dụng trò chơi và metaverse. Kiến trúc dựa trên API giúp các nhà phát triển dễ dàng tích hợp vào các dự án hiện có, đồng thời mối liên hệ chặt chẽ với hệ sinh thái $VIRTUAL cũng thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của hệ sinh thái. Tính đến nay, đã có hơn 200 dự án sử dụng framework này, lượng yêu cầu trung bình hàng ngày đạt tới 150.000 lần và tiếp tục tăng mỗi tuần. Tính năng tích hợp không cần mã hóa của GAME đặc biệt được đánh giá cao, cho phép các nhóm muốn triển khai dự án nhanh chóng đưa chức năng vào hoạt động mà không cần đi sâu vào chi tiết kỹ thuật.

1.3 Rig ($ARC)

Thị phần: ~15%
Vốn hóa thị trường: 160 triệu USD
Ngôn ngữ cốt lõi: Rust
Ưu điểm chính: Thiết kế mô-đun hiệu suất cao, được tối ưu hóa đặc biệt cho hệ sinh thái Solana
Ứng dụng trọng tâm: Nhu cầu hiệu suất doanh nghiệp, xử lý giao dịch phức tạp

Rig là framework tập trung vào hiệu suất, được xây dựng bằng ngôn ngữ Rust, tận dụng tối đa lợi thế thông lượng cao của Solana. Thiết kế mô-đun của nó cho phép các nhà phát triển tuỳ chỉnh linh hoạt chức năng theo nhu cầu cụ thể, rất phù hợp với các tình huống ứng dụng doanh nghiệp đòi hỏi hiệu suất cao và độ trễ thấp. Mặc dù thị phần tương đối nhỏ, nhưng vị trí của nó trong hệ sinh thái Solana khiến nó đặc biệt hấp dẫn đối với các nhà phát triển cần xử lý giao dịch tần suất cao và thực thi hợp đồng thông minh phức tạp.

1.4 ZerePy ($ZEREBRO)

Thị phần: ~5%
Vốn hóa thị trường: 300 triệu USD
Ngôn ngữ cốt lõi: Python
Ưu điểm chính: Tập trung vào đầu ra sáng tạo và tự động hóa mạng xã hội
Ứng dụng trọng tâm: Nội dung tạo sinh, công cụ tương tác cộng đồng

Là một framework mới nổi trong lĩnh vực, ZerePy lấy Python làm ngôn ngữ cốt lõi, giảm rào cản phát triển và thu hút đông đảo nhà phát triển sáng tạo cũng như người sáng tạo nội dung. Đặc điểm chuyên về nội dung tạo sinh và tự động hóa mạng xã hội khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho cộng đồng sáng tạo và các đội ngũ marketing. Dù hiện tại thị phần còn nhỏ, nhưng tiềm năng tăng trưởng của nó không thể xem nhẹ.

2. Kiến trúc công nghệ và thành phần cốt lõi

Eliza ($AI16Z)

Hệ thống đa tác nhân: Hỗ trợ nhiều tác nhân AI hợp tác hoặc cạnh tranh trong cùng một môi trường chạy, phù hợp với các tình huống tương tác phức tạp.
Quản lý bộ nhớ (RAG): Tăng cường khả năng ghi nhớ ngữ cảnh của nội dung tạo ra bằng cách truy xuất thông tin liên quan, hỗ trợ tương tác dài hạn.
Hệ thống plugin: Cho phép cộng đồng phát triển các chức năng mở rộng, ví dụ như xử lý giọng nói, phân tích văn bản và tệp phương tiện (như PDF, hình ảnh).
Hỗ trợ mô hình rộng rãi: Tương thích với các mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở cục bộ (LLM) hoặc API dựa trên đám mây (như OpenAI, Anthropic).

Kiến trúc của Eliza được thiết kế xoay quanh giao tiếp đa phương tiện, rất phù hợp với các ứng dụng AI định hướng xã hội, marketing và cộng đồng. Nó hỗ trợ tích hợp dễ dàng vào các nền tảng như Discord, X (Twitter trước đây), Telegram, mang lại nhiều lựa chọn mở rộng cho các nhà phát triển. Tuy nhiên, khi triển khai quy mô lớn, cần quản lý hiệu quả nhân cách và các mô-đun bộ nhớ của nhiều tác nhân để đảm bảo tính ổn định và hiệu quả của hệ thống.

GAME ($VIRTUAL)

Mô hình API + SDK: Cung cấp giải pháp tích hợp tác nhân đơn giản cho các studio trò chơi và dự án metaverse.
Giao diện nhắc tác nhân: Điều phối sự tương tác giữa đầu vào người dùng và động cơ chiến lược tác nhân, tối ưu trải nghiệm người chơi.
Động cơ lập kế hoạch chiến lược: Chia logic tác nhân thành lập kế hoạch mục tiêu cấp cao và thực thi chiến lược cấp thấp, nâng cao tính linh hoạt của hành vi nhân vật.
Tích hợp blockchain: Hỗ trợ thao tác ví trên chuỗi và quản trị tác nhân phi tập trung, tăng cường khả năng quản lý tài sản trong metaverse.

Kiến trúc của GAME được tối ưu hóa cho các kịch bản trò chơi và metaverse, ưu tiên đáp ứng nhu cầu hiệu suất thời gian thực, đồng thời hỗ trợ khả năng thích nghi động của tác nhân. Động cơ lập kế hoạch chiến lược của nó có thể giúp nhân vật trò chơi xác định mục tiêu và điều chỉnh hành động theo thời gian thực, từ đó mang lại trải nghiệm đắm chìm hơn cho người chơi. Mặc dù kiến trúc của nó có thể mở rộng sang các lĩnh vực khác, nhưng thiết kế vẫn chủ yếu hướng đến các ứng dụng trong thế giới ảo và tạo nội dung theo chương trình.

Rig ($ARC)

Cấu trúc khu vực làm việc Rust: Để đạt được thiết kế rõ ràng và mô-đun, chia chức năng thành nhiều gói độc lập.
Lớp trừu tượng nhà cung cấp: Chuẩn hóa tương tác với nhiều nhà cung cấp LLM (như OpenAI và Anthropic).
Tích hợp lưu trữ vector: Hỗ trợ nhiều nền tảng (MongoDB, Neo4j) để thực hiện chức năng truy xuất ngữ cảnh.
Hệ thống tác nhân: Tích hợp tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) và sử dụng các công cụ chuyên dụng.

Kiến trúc hiệu suất cao của Rig bắt nguồn từ mô hình đồng thời của Rust, khiến nó rất phù hợp với các tình huống ứng dụng doanh nghiệp đòi hỏi quản lý tài nguyên nghiêm ngặt. Nhờ triết lý thiết kế phân tầng và trừu tượng, Rig cung cấp độ tin cậy cực kỳ cao, nhưng đường cong học tập dốc của Rust có thể hạn chế phạm vi tham gia của các nhà phát triển.

ZerePy ($ZEREBRO)

Dựa trên Python: Được thiết kế dành riêng cho các nhà phát triển AI/ML quen thuộc với thư viện và quy trình phát triển Python, dễ tiếp cận.
Backend Zerebro mô-đun: Cung cấp khả năng tạo nội dung sáng tạo, đặc biệt phù hợp với lĩnh vực mạng xã hội và nghệ thuật.
Tự trị tác nhân: Tập trung vào "đầu ra sáng tạo", bao gồm nhiệm vụ tạo meme (nội dung văn hóa phổ biến trên mạng), âm nhạc và NFT.
Tích hợp nền tảng xã hội: Có sẵn các mô-đun chức năng giống Twitter, như đăng bài, phản hồi và chia sẻ.

ZerePy cung cấp giải pháp cho các nhà phát triển Python muốn triển khai nhanh tác nhân trên nền tảng xã hội. Mặc dù phạm vi ứng dụng hẹp hơn Eliza hay Rig, nhưng ZerePy thể hiện xuất sắc trong các tình huống sáng tạo nghệ thuật hoặc giải trí, đặc biệt có lợi thế độc đáo trong cộng đồng phi tập trung.

3. Các chiều so sánh

3.1 Tính dễ sử dụng

Eliza: Cân bằng trong thiết kế, mặc dù độ phức tạp của đa tác nhân gây ra đường cong học tập nhất định, nhưng cộng đồng nhà phát triển TypeScript mạnh mẽ đã cung cấp hỗ trợ tốt.
GAME: Được thiết kế cho người dùng không chuyên kỹ thuật, đặc biệt trong lĩnh vực trò chơi, cung cấp giải pháp phát triển không mã hoặc ít mã, giảm rào cản sử dụng.
Rig: Yêu cầu cao đối với nhà phát triển, tính nghiêm ngặt của Rust đòi hỏi năng lực chuyên môn nhất định, nhưng hiệu suất cao và độ tin cậy sẽ đem lại phần thưởng xứng đáng cho những ai bỏ công sức.
ZerePy: Rất thân thiện với người dùng Python, đặc biệt phù hợp với các nhà phát triển thực hiện nhiệm vụ AI liên quan đến sáng tạo hoặc truyền thông.

3.2 Khả năng mở rộng

Eliza: Phiên bản V2 giới thiệu bus tin nhắn có thể mở rộng và khả năng xử lý đồng thời được tối ưu hóa, nhưng việc lập lịch nhiệm vụ và phân bổ tài nguyên cho đa tác nhân vẫn cần quản lý tinh tế.
GAME: Khả năng mở rộng phụ thuộc vào nhu cầu thời gian thực của trò chơi và sự ổn định của mạng blockchain, miễn là có thể kiểm soát hiệu quả các giới hạn của động cơ trò chơi, hiệu suất vẫn rất ấn tượng.
Rig: Nhờ runtime bất đồng bộ của Rust, vốn dĩ có khả năng mở rộng cao, rất phù hợp với khối lượng công việc thông lượng cao và doanh nghiệp.
ZerePy: Khả năng mở rộng chủ yếu dựa vào cộng đồng, phù hợp với lĩnh vực sáng tạo và mạng xã hội, nhưng hỗ trợ tải trọng doanh nghiệp quy mô lớn còn hạn chế.

3.3 Tính thích nghi

Eliza: Thích nghi mạnh nhất, sở hữu hệ thống plugin, hỗ trợ mô hình rộng rãi và khả năng tích hợp xuyên nền tảng, phù hợp với nhiều tình huống ứng dụng.
GAME: Tính thích nghi cực kỳ mạnh trong lĩnh vực trò chơi, có thể tích hợp liền mạch với nhiều động cơ trò chơi, nhưng tính ứng dụng ở các lĩnh vực khác tương đối yếu.
Rig: Phù hợp với nhiệm vụ dữ liệu dày đặc hoặc doanh nghiệp, hỗ trợ lựa chọn linh hoạt nhiều mô hình ngôn ngữ lớn và lưu trữ vector, đáp ứng nhu cầu tình huống phức tạp.
ZerePy: Tập trung vào đầu ra sáng tạo, dễ dàng mở rộng nhờ hệ sinh thái Python, nhưng phạm vi ứng dụng khá hẹp.

3.4 Hiệu suất

Eliza: Được tối ưu hóa cho các nhiệm vụ xã hội và đối thoại, hiệu suất phụ thuộc vào chất lượng và tốc độ phản hồi của API mô hình bên ngoài.
GAME: Cung cấp hiệu suất thời gian thực ấn tượng trong các tình huống động của trò chơi, biểu hiện cụ thể phụ thuộc vào sự phối hợp giữa logic tác nhân và chi phí blockchain.
Rig: Nhờ khả năng đồng thời và an toàn bộ nhớ của Rust, hiệu suất vượt trội, đặc biệt phù hợp với các nhiệm vụ xử lý AI quy mô lớn và phức tạp.
ZerePy: Hiệu suất chủ yếu phụ thuộc vào tốc độ thực thi của Python và hiệu quả gọi mô hình, đủ để hỗ trợ các nhiệm vụ xã hội và sáng tạo nội dung, nhưng không phù hợp với nhu cầu thông lượng cao cấp doanh nghiệp.

4. Ưu điểm và hạn chế

(Bảng tiếng Anh gốc từ @arndxt_xo, được TechFlow biên dịch)

5. Tiềm năng và triển vọng thị trường

Tổng vốn hóa thị trường của bốn framework hiện tại là 1,7 tỷ USD. Nếu lĩnh vực AI và tiền mã hóa (Crypto) có thể tăng trưởng bùng nổ như các blockchain lớp 1 (L1), tiềm năng thị trường có thể vượt ngưỡng 200 tỷ USD. Đối với các nhà đầu tư, chiến lược trọng số theo vốn hóa thị trường có thể là lựa chọn thông minh hơn, đặc biệt trong bối cảnh các framework này phục vụ các phân khúc thị trường khác nhau và có thể cùng hưởng lợi từ xu hướng tăng trưởng chung của thị trường.

Eliza ($AI16Z): Với hệ sinh thái trưởng thành, kho mã mạnh mẽ và các tính năng sắp ra mắt phiên bản V2 (như bộ công cụ tác nhân Coinbase và hỗ trợ môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE)), có khả năng tiếp tục duy trì vị trí dẫn đầu về thị phần.
GAME ($VIRTUAL): Tốc độ phổ biến trong lĩnh vực trò chơi và metaverse đang tăng nhanh, hiệu ứng cộng hưởng với hệ sinh thái $VIRTUAL đảm bảo sự chú ý liên tục từ các nhà phát triển.
Rig ($ARC): Có thể trở thành "viên ngọc quý ẩn" cho AI doanh nghiệp trên Solana. Khi kế hoạch bắt tay được triển khai, nó có tiềm năng tái hiện thành công mô hình của các framework chuyên dụng cho chuỗi khác.
ZerePy ($ZEREBRO): Mặc dù định vị khá ngách, nhưng nhờ sự hỗ trợ từ hệ sinh thái Python và đà phát triển mạnh mẽ của cộng đồng, tập trung vào lĩnh vực sáng tạo và nghệ thuật – những lĩnh vực thường bị các giải pháp phổ quát hơn bỏ qua.

6. Nhận định so sánh tổng hợp

6.1 Công nghệ và đường cong học tập

Eliza (TypeScript): Cân bằng tốt giữa tính dễ sử dụng và sự phong phú chức năng.
GAME: Cung cấp API đơn giản, dễ dùng cho phát triển trò chơi, nhưng phạm vi ứng dụng bị giới hạn.
Rig (Rust): Đổi lấy độ phức tạp cao hơn để theo đuổi tối ưu hóa hiệu suất tuyệt đối.
ZerePy (Python): Thao tác đơn giản trong ứng dụng sáng tạo, nhưng thiếu tính ứng dụng rộng rãi ở cấp độ doanh nghiệp.

6.2 Cộng đồng và hệ sinh thái

Eliza: Có ảnh hưởng cộng đồng lớn nhất trên GitHub, phản ánh tính ứng dụng rộng rãi và sự hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ.
GAME: Tăng trưởng nhanh trong lĩnh vực trò chơi và metaverse, nhờ sự hỗ trợ từ hệ sinh thái $VIRTUAL.
Rig: Dù cộng đồng nhà phát triển nhỏ hơn, nhưng năng lực kỹ thuật mạnh, tập trung vào các tình huống ứng dụng hiệu suất cao.
ZerePy: Xây dựng cộng đồng ngách xung quanh sáng tạo và nghệ thuật phi tập trung, tăng cường ảnh hưởng hệ sinh thái thông qua hợp tác với Eliza.

6.3 Các chất xúc tác tăng trưởng trong tương lai

Eliza: Việc ra mắt sắp tới của registry plugin và tích hợp TEE có thể củng cố thêm vị trí dẫn đầu thị trường.
GAME: Mở rộng hệ sinh thái $VIRTUAL để thu hút thêm người dùng không chuyên kỹ thuật, thúc đẩy tăng trưởng.
Rig: Các mối quan hệ đối tác tiềm năng với Solana và định vị cấp doanh nghiệp có thể mang lại tăng trưởng đáng kể khi cộng đồng nhà phát triển mở rộng.
ZerePy: Dựa vào sự phổ biến của Python trong phát triển AI, cùng xu hướng phổ biến của các dự án sáng tạo và cộng đồng, tiếp tục củng cố vị thế trong thị trường ngách.