Crypto x AI主流框架分析对比：Eliza、GAME、Rig、ZerePy

作者：Arndxt，Threading on the Edge；翻译：金色财经xiaozou

Crypto x AI领域主要有四大框架：Eliza (AI16Z)、GAME (VIRTUAL)、Rig (ARC)和ZerePy (ZEREBRO)。

这四大框架均能满足不同的开发需求。

在先发优势和蓬勃发展的TypeScript社区的推动下，Eliza以约60%的市占率占据主导地位，而GAME（市占率约20%）以被快速采用的游戏和虚拟世界应用为目标。

Rig（市占率约15%）使用Rust开发，提供了适合Solana生态系统的以性能为导向的模块化性能，而基于Python的新架构ZerePy（市占率约5%）则专注于创意输出和社交媒体自动化。这些框架的总体市值为17亿美元，随着人工智能加密应用的扩展，这些框架的总市值可能达到200亿美元以上，这使得市值加权法具有潜在吸引力。各框架都占据着属于各自的独特的市场——社交和多智代理（Eliza）、游戏/虚拟世界（GAME）、企业绩效（Rig）和创意社区使用（ZerePy）——相互提供互补选择，而不是直接展开竞争。

1、四大框架概述及市场定位

（1）Eliza ($AI16Z)

●    市场占有率：~60%

●    市值：9亿美元

●    核心语言：TypeScript

●    主要优势：先发优势，广泛的GitHub社区（6000多颗star，1800个分叉）

●    侧重点：多代理模拟，跨平台社交参与

作为该领域最早的AI代理框架之一，Eliza占据了主导地位。它的先发优势得到了大型贡献者社区的支持，这加快了开发速度，促进了用户采用。Eliza的TypeScript堆栈使得它非常适合在基于web的生态系统中工作的开发人员使用，确保了广泛的吸引力。

（2）GAME (VIRTUAL)

●    市场占有率：~20%

●    市值：3亿美元

●    核心语言：（基于API/SDK；采用语言无关方法）

●    主要优势：游戏行业的快速采用，实时代理功能。

●    侧重点：程序内容生成，适应性NPC行为。

GAME是专为游戏和虚拟世界应用量身定制的。它的API驱动架构以及与VIRTUAL生态系统的紧密联系激发了巨大动力：收获了200多个项目，每天有15万请求，每周增长快速。GAME的无代码集成进一步吸引了那些优先考虑快速部署而非深度技术定制的团队。

（3）Rig (ARC)

●    市场占有率：~15%

●    市值: 1.6亿美元

●    核心语言：Rust

●    主要优势：性能、模块化设计（企业级）

●    侧重点：基于Solana的“pure-play纯游戏”，强调检索增强生成。

Rig基于Rust架构，迎合了重视速度、内存安全和高效并发性的开发人员的需求。它专为“企业级”或大量数据驱动的应用程序而设计，尤其适合Solana上的应用程序。尽管学习曲线比较陡峭，但Rig提供了模块化性能和可靠性，可以吸引面向系统的开发人员。

（4）ZerePy (ZEREBRO)

●    市场占有率：~5%

●    市值：3亿美元

●    核心语言：Python

●    主要优势：社区驱动的创造力，社交媒体自动化。

●    侧重点：社交平台上的代理部署，特别针对艺术或小众输出。

ZerePy是一个后来者，源自Zerebro的核心后端。它的Python基础，加上对创意应用程序（NFT、音乐和数字艺术）的关注，吸引了一批狂热的追随者。与Eliza的合作提高了ZerePy的知名度，但ZerePy面向的领域较窄，可能会限制大范围的企业采用。

2、技术架构和核心组件

（1）Eliza (AI16Z)

●    多代理系统：在共享运行时下部署多个AI个性。

●    内存管理（RAG）：为长期上下文实现检索增强的生成管道。

●    插件系统：支持面向语音、文本、媒体解析（例如：PDF、图像等）的社区开发扩展。

●    广泛的模型支持：集成本地开源LLM或云API（OpenAI、Anthropic）。

Eliza的技术设计以多模式通信为中心，使其非常适合社交、营销或基于社区的人工智能代理。虽然它擅长于轻松集成（Discord、X、Telegram），但大规模使用还需要不同的代理个性和内存模块的仔细编排。

（2）GAME (VIRTUAL)

●    API + SDK模型：简化游戏公司和虚拟世界项目的代理集成。

●    代理提示界面：协调用户输入和代理战略引擎之间的交互。

●    战略规划引擎：将代理逻辑拆分为高级目标规划和低级策略执行。

●    区块链集成：用于去中心化代理治理的潜在链上钱包运营商，。

GAME的架构是专为游戏或虚拟环境高度定制的，优先考虑实时性能和持续的代理适应。虽然它的作用不局限于游戏领域，但该系统的设计明显面向虚拟世界和程序生成场景。

（3）Rig (ARC)

●    Rust工作区结构（Rust Workspace Structure）：为确保清晰和模块化，将功能分离到多个crate中。

●    供应商抽象层（Provider Abstraction Layer）：规范与各种LLM供应商（OpenAI, Anthropic）的交互。

●    向量存储集成（Vector Store Integration）：支持多个后端（MongoDB, Neo4j）进行上下文检索。

●    代理系统（Agent System）：嵌入检索增强生成（RAG）和专用工具使用。

Rig的高性能设计得益于Rust的并发模型，使其成为需要严格资源管理的企业环境的理想选择。它的概念清晰——通过分层抽象——提供了强大的可靠性，但是Rust的学习曲线可能会限制开发人员的数量。

（4）ZerePy (ZEREBRO)

●    基于Python开发：供熟悉Python代码库和工作流的AI/ML开发人员访问。

●    模块化Zerebro后端：提供创意内容生成，特别针对社交媒体和艺术。

●    代理自治：专注于“创意输出”，如meme、音乐和NFT生成任务。

●    社交平台集成：包括类似Twitter功能的内置命令（发布、回复、转发）。

ZerePy为寻求在社交平台上直接部署代理的Python开发人员填补了空白。虽然ZerePy的适用范围比Eliza或Rig更窄，但其艺术或娱乐驱动的用例蓬勃发展，尤其是在去中心化社区中。

3、四大框架对比维度

（1）可用性

●    Eliza：采用平衡方法，由于多代理的复杂性，构成适度的学习曲线，但具有强大的TypeScript开发人员基础。

●    GAME：专为游戏领域的非技术采用者设计，提供无代码或低代码方法。

●    Rig：更具挑战性；Rust语言严格要求专业知识，但能收获高性能和可靠性。

●    ZerePy：对于Python用户来说最简单，特别是在创意或聚焦媒体的AI任务中。

（2）可扩展性

●    Eliza: V2迭代引入了可扩展的消息总线，改进了并发性，但多代理并发性可能很复杂。

●    GAME：可扩展性与实时游戏需求和区块链网络有关；如果游戏引擎约束得到控制，性能将保持不变。

●    Rig：通过Rust的异步运行时自然而然具有可扩展性，适合高吞吐量或企业级工作负载。

●    ZerePy：扩展由社区驱动，主要在创意或社交媒体环境中进行测试，较少强调大型企业负载。

（3）适应性

●    Eliza：对插件系统的适应性最高，具有广泛的模型支持，可跨平台集成。

●    GAME：专门适应游戏环境，可以集成到各种游戏引擎中，但不太适用于游戏领域之外的其他领域。

●    Rig：适用于数据密集型任务或企业任务；为多LLM和向量存储提供灵活的供应商层面。

●    ZerePy：面向创意输出；很容易在Python生态系统中扩展，但领域范围比较窄。

（4）性能

●    Eliza：针对瞬息万变的社交媒体或会话任务进行了优化，其性能取决于外部模型API。

●    GAME：游戏动态的实时表现；其成功取决于代理逻辑和区块链开销的相互作用。

●    Rig：因Rust的并发性和内存安全性具有高性能，非常适合复杂的大规模AI进程。

●    ZerePy：性能取决于Python的速度和模型调用；通常足以用于社交/内容任务，但不针对企业级吞吐量。

4、优势和限制

5、市场潜力及前景

所有这四个框架共有17亿美元市值，如果AI x Crypto行业遵循L1区块链中曾经呈现的爆炸式增长模式，则有可能增长至200亿美元以上。对于那些相信这些框架（每个框架服务于不同的市场利基）将在更广泛的“上升”趋势下共同崛起的投资者来说，市值加权法可能是最谨慎的。

●    Eliza (AI16Z)：由于其既有生态系统、强大的代码库和即将到来的增强版V2（例如，Coinbase代理套件集成，TEE支持），它可能继续保持最高市占率。

●    GAME (VIRTUAL)：有望在游戏/虚拟世界中进一步普及。与VIRTUAL生态系统的协同作用确保了开发人员的持续兴趣。

●    Rig（ARC）：可能成为Solana上企业AI的“隐藏宝石”；随着其合作计划的成熟，它可以复制其他链特定框架所具有的牵引力。

●    ZerePy (ZEREBRO)：虽然它的适用范围很小，但它受益于强大的社区发展势头和Python生态系统，特别针对那些经常被更通用的解决方案所忽视的创意和艺术用例。

6、对比总结

（1）技术栈和学习曲线

●    Eliza （TypeScript）在可访问性和丰富的功能之间取得了平衡。

●    GAME为游戏提供了一个可访问的API，但可能针对小众群体。

●    Rig（Rust）以更高的复杂性阈值为代价使性能最大化。

●    ZerePy（Python）对于创意应用程序来说很简单，但缺乏更广泛的企业采用。

（2）社区与生态系统

●    Eliza：GitHub上表现最佳，反映了强大的社区参与和广泛的适用性。

●    GAME：得益于VIRTUAL的支持，在游戏和虚拟世界领域收获快速增长。

●    Rig：面向技术娴熟的小规模开发人员社区，专注于高性能用例。

●    ZerePy：围绕创意和去中心化艺术建立的不断增长的小众社区，其发展受益于与Eliza的合作伙伴关系。

（3）未来增长催化剂

●    Eliza：新的插件注册表和TEE集成可能会进一步巩固其领导地位。

●    GAME：通过VIRTUAL的生态系统积极扩张；非技术用户可访问。

●    Rig：一旦开发者牵引力上升，可能会与Solana达成合作，对企业的侧重可能会带来强劲的增长。

●    ZerePy：利用Python在人工智能领域的受欢迎程度，以及围绕创意、社区驱动项目的文化势头。