暗号資産×AIスペースは、4つの主要なフレームワークを見てきました:

• Eliza（$AI16Z）、
• GAME ($VIRTUAL),
• Rig ($ARC)、そして
• ZerePy（$ZEREBRO）

彼らはすべて異なる開発者のニーズを満たすことにアピールしています。

Elizaは、先行者利益と繁栄するTypeScriptコミュニティにより、市場を約60％のシェアで支配しており、GAME（約20％）は採用が急速に進むゲーミングおよびメタバースアプリケーションを対象としています。

Rig（〜15％）はRustで構築され、Solanaエコシステムに適したパフォーマンス志向のモジュラリティを提供し、ZerePy（〜5％）はPythonベースの新参者で、創造的な出力とソーシャルメディアの自動化に焦点を当てています。これらのフレームワークの総評価額は17億ドルであり、AI駆動の暗号資産アプリケーションが拡大するにつれて、時価総額に基づくアプローチは潜在的に魅力的になる可能性があります。各フレームワークは独自のニッチを占めており、社会的およびマルチエージェント（Eliza）、ゲーム/メタバース（GAME）、エンタープライズパフォーマンス（Rig）、およびクリエイティブコミュニティの利用（ZerePy）といった相補的なオプションを提供しています。直接の競争ではなく、互いに補完的なオプションです。

1. 概要と市場ポジション

Eliza ($AI16Z)

市場シェア：~60%

MCap: $900M

コア言語：TypeScript

キーストレングス：ファーストムーバーアドバンテージ、広範なGitHubコミュニティ（6,000以上のスター、1.8Kのフォーク）

注目すべきポイント: マルチエージェントシミュレーション、クロスプラットフォームの社会的関与

• この分野で最も初期のAIエージェントフレームワークの1つとして、Elizaは圧倒的なシェアを占めています。先行者利益は、大規模なコントリビューターコミュニティによって強化されており、開発ペースとユーザー採用の両方を加速します。ElizaのTypeScriptスタックは、Webベースのエコシステムで作業する開発者に自然にフィットし、幅広いアピールを保証します。

GAME ($VIRTUAL)

市場シェア：約20%

MCap: $300M

コア言語: (API/SDKベース; 言語に依存しないアプローチ)

キーストレングス：ゲーム業界による急速な採用、リアルタイムエージェント機能

注目すべき焦点：手続き型コンテンツ生成、適応型NPCの振る舞い

• GAMEはゲームやメタバースアプリケーションに適したものです。そのAPI駆動型のアーキテクチャと$VIRTUALのエコシステムへの強い関係が、200以上のプロジェクト、1日15万のリクエスト、そして急速な週次成長をもたらしています。GAMEのノーコード統合は、深い技術的カスタマイズよりも迅速な展開を重視するチームにとっても魅力的です。

Rig ($ARC)

市場シェア: 〜15%

MCap: $160M

コア言語：Rust

鍵の強度: パフォーマンス、モジュラーデザイン（エンタープライズグレード）

注目すべき焦点：Solanaベースの「純粋なプレイ」、検索補完生成に重点を置く

• RigのRustベースのアーキテクチャは、速度、メモリの安全性、効率的な並行性を重視する開発者に適しています。その特殊な設計は、特にSolana上での「企業レベル」またはデータ重視のアプリケーションに適しています。学習曲線が少し急ですが、Rigはモジュラリティと信頼性を提供し、システム志向の開発者に魅力を持つことができます。

ZerePy ($ZEREBRO)

市場シェア：〜5％

MCap: $300M

コア言語：Python

キーストレングス：コミュニティ主導の創造性、ソーシャルメディアの自動化

注目すべき焦点：芸術的またはニッチな出力のために、特に社交プラットフォームでのエージェントの展開

• ZerePyは、Zerebroのコアバックエンドから派生した新参者です。Pythonの基盤に加え、NFT、音楽、デジタルアートに焦点を当てた創造的なアプリケーションに取り組んでおり、カルト的なフォロワーを惹きつけています。Eliza（$AI16Z）とのパートナーシップにより、知名度が向上しましたが、ZerePyのより狭い範囲は、より広範な企業の採用を制限するかもしれません。

2. テクニカルアーキテクチャとコアコンポーネント

Eliza ($AI16Z)

• マルチエージェントシステム：共有ランタイムの下で複数のAIパーソナリティを展開します。
• メモリ管理（RAG）：長期的なコンテキストのための検索補完生成パイプラインを実装します。
• プラグインシステム：コミュニティによって作成された拡張機能を提供します。音声、テキスト、メディアの解析（例：PDF、画像）に対応しています。
• ブロードモデルサポート：ローカルオープンソースLLMsまたはクラウドベースのAPI（OpenAI、Anthropic）を統合します。

Elizaの技術設計は、マルチモーダルコミュニケーションを中心にしており、それによってソーシャル、マーケティング、またはコミュニティベースのAIエージェントに適しています。Discord、X、Telegramなどの簡単な統合に優れていますが、大規模な使用には異なるエージェントのパーソナリティとメモリモジュールの注意深い組み合わせが必要です。

ゲーム ($VIRTUAL)

• API + SDKモデル：ゲームスタジオやメタバースプロジェクトのエージェント統合を簡素化します。
• エージェントプロンプトインターフェース：ユーザー入力とエージェントの戦略エンジンとの相互作用を統括します。
• Strategic Planning Engine: 高レベルの目標計画と低レベルの方針実行にエージェントロジックを分割します。
• ブロックチェーン統合：分散型エージェントガバナンスのための可能性のあるオンチェーンウォレットオペレーター。

GAMEのアーキテクチャは、ゲームやメタバースの文脈に特化しており、リアルタイムのパフォーマンスと継続的なエージェントの適応を重視しています。ゲーム以外にも拡張できますが、システムの設計は明らかに仮想世界や手続き生成シナリオに向けられています。

Rig ($ARC)

• Rustのワークスペース構造：明瞭さとモジュラリティのために機能を複数のクレートに分割します。
• プロバイダ抽象化レイヤー：さまざまなLLMプロバイダ（OpenAI、Anthropic）との相互作用を正規化します。
• Vector Storeの統合：コンテキストの検索のために複数のバックエンド（MongoDB、Neo4j）をサポートしています。
• エージェントシステム：回収強化生成（RAG）および専門ツールの使用を埋め込みます。

Rigの高性能設計は、Rustの並行性モデルの恩恵を受けており、厳密なリソース管理を必要とするエンタープライズコンテキストに最適です。階層化された抽象化による概念の明確さは、堅牢な信頼性を提供しますが、Rustの学習曲線は開発者プールを制限する可能性があります。

ZerePy（$ZEREBRO）

• Pythonベース：Pythonライブラリとワークフローに精通したAI / ML開発者がアクセスできます。
• モジュール化されたZerebroバックエンド：特にソーシャルメディアやアートのための創造的なコンテンツ生成を提供します。
• エージェントの自律性：ミーム、音楽、NFT生成タスクなどの「創造的な成果物」に焦点を当てています。
• ソーシャルプラットフォームの統合：（投稿、リプライ、リツイートなどの）Twitterのような機能を組み込んだコマンドが含まれています。

ZerePy は、ソーシャル プラットフォームでの簡単なエージェント展開を求める Python 開発者のニッチを埋めます。ZerePy は、Eliza や Rig よりも範囲が狭いままですが、特に分散型コミュニティ内で、芸術的またはエンターテイメント主導のユースケースで繁栄します。

3. 比較的な寸法

3.1 利便性

• Eliza: マルチエージェントの複雑さによる適度な学習曲線を持つバランスの取れたアプローチですが、強力なTypeScript開発者ベースがあります。
• GAME：非技術的な採用者向けに設計されたゲームで、ノーコードまたはローコードのアプローチを提供しています。
• Rig: より難しい; Rustの厳格さは専門的な知識を要求しますが、高いパフォーマンスと信頼性が得られます。
• ZerePy：特にクリエイティブまたはメディアに焦点を当てたAIタスクにおいて、Pythonユーザーにとって最も簡単です。

3.2 スケーラビリティ

• Eliza: V2 イテレーションでは、スケーラブルなメッセージバスと改善された並行性が導入されていますが、マルチエージェントの並行性は複雑であるかもしれません。
• GAME：スケーラビリティはリアルタイムのゲームの要求とブロックチェーンネットワークに関連しており、ゲームエンジンの制約が管理されている限り、パフォーマンスは保持されます。
• Rig：Rustの非同期ランタイムを介して自然にスケーラブルであり、高スループットまたはエンタープライズのワークロードに適しています。
• ZerePy：コミュニティ主導のスケーリングであり、主に大企業の負荷よりもクリエイティブやソーシャルメディアの文脈でのテストが行われています。

3.3 適応性

• Eliza: プラグインシステムを備えた最高の適応性、幅広いモデルサポート、クロスプラットフォームの統合。
• GAME：ゲーミングコンテキストでの特殊な適応性を持ち、さまざまなゲームエンジンに統合できますが、そのドメインの外ではあまりそうではありません。
• Rig: データ集約型または企業タスクに適応可能な; 複数のLLMとベクトルストアの柔軟なプロバイダレイヤー。
• ZerePy：創造的な出力を重視し、Pythonのエコシステム内で簡単に拡張できますが、ドメインの範囲は狭いです。

3.4 パフォーマンス

• Eliza：外部モデルAPIに依存するパフォーマンスによって、迅速なソーシャルメディアや対話型タスクに最適化されています。
• GAME: インゲームダイナミクスのリアルタイムパフォーマンス；成功は、エージェントロジックとブロックチェーンのオーバーヘッドの相互作用に依存します。
• Rig: Rustの並行性とメモリセーフティにより高性能であり、複雑な大規模AIプロセスに適しています。
• ZerePy：パフォーマンスはPythonのスピードとモデル呼び出しに依存しており、通常はソーシャル/コンテンツタスクには十分ですが、企業レベルのスループットを目指していません。

4. 強みと制限

5. 市場のポテンシャルと見通し

4つのフレームワークは、合計で17億ドルの時価総額を保持しており、AI x CryptoセクターがL1ブロックチェーンで見られた爆発的な成長パターンに従って拡大する可能性がある場合、時価総額加重アプローチは、各々が異なる市場のニーズを満たすフレームワークが、広範な「上昇潮流」のシナリオ下で共に上昇すると信じる投資家にとって賢明かもしれません。

• Eliza ($AI16Z): その確立されたエコシステム、堅牢なリポジトリ、および今後のV2の強化(例:Coinbaseエージェントキットの統合、TEEサポート)により、市場シェアのリーダーの地位を維持する可能性が高いです。
• GAME($VIRTUAL):ゲーム/メタバースでのさらなる採用が見込まれています。エコシステムとの相乗効果により$VIRTUAL開発者の継続的な関心を確保します。
• Rig ($ARC): Solana上の企業AI向けの潜在的な"隠れた宝石"；ハンドシェイクプログラムが成熟すれば、他のチェーン固有のフレームワークで見られるトラクションを複製する可能性があります。
• ZerePy（$ZEREBRO）：対象がニッチなものであるが、強力なコミュニティの勢いとPythonエコシステムを活用し、より一般的な用途では見落とされがちなクリエイティブで芸術的な用途に向けています。

6. 比較的な洞察の結論

テクニカルスタック＆学習カーブ

Eliza（TypeScript）は、利便性と機能の豊富さのバランスを取っています。

GAMEはゲーム用の使いやすいAPIを提供していますが、ニッチな市場です。

Rig（Rust）は、パフォーマンスを最大限に高める代わりに、高い複雑性の閾値を持っています。

• ZerePy（Python）は創造的なアプリケーションにとってはわかりやすいですが、より広範な企業活動には力不足です。

コミュニティ＆エコシステム

Eliza: 最も大きなGitHubの存在は、強力なコミュニティの関与と広範な適用を反映しています。

GAME：ゲームおよびメタバースの領域で急速な成長、$VIRTUALの支援から利益を得ています。

Rig: より小さなが、技術的に優れた開発者コミュニティで、高性能なユースケースに焦点を当てています。

• ZerePy：エリザのパートナーシップによって強化された創造性と分散型アートを中心とした成長するニッチコミュニティ。

将来の成長の起爆剤

Eliza：新しいプラグインレジストリとTEE統合により、Gate.ioのリーダーシップがさらに確立される可能性があります。

GAME：$VIRTUALのエコシステムを通じた積極的な拡大; テクニカルではないユーザーにもアクセス可能。

Rig：Solanaとのパートナーシップとエンタープライズ重視が開発者のトラクションが増えると、堅調な成長が期待されます。

• ZerePy: Pythonの人気を活用し、AIやクリエイティブでコミュニティ主導のプロジェクトにおける文化的な勢いを活かす。

いくつかの主要な暗号資産AIフレームワークが用意されています

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