4가지 주요 AI 에이전트 프레임 의 수평적 비교: 채택 상태, 장단점, 토큰 성장 잠재력

GM(Good Morning) 이더리움(ETH) 솔라나(SOL) 후오비 토큰(HT) 옵티미즘(OP) 알위브(AR) 앰프(AMP) 밈(meme) 우마(UMA) Ronin(RON) 온톨로지가스(ONG) 오데일리사(Odaily) 솔라나(Solana) 트론(TRON) 다이(Dai) 네오(Neo) 프롬(Prom) AVA 초당 거래 수(TPS) 분산형 자율 조직(DAO) 오데일리 (odaily) 백서 모듈 점유율 온체인 시총 대량 클레임 포크 상승 업무 프레임 탈중앙화

GM(Good Morning) 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다. 첫째, "에이전트 프롬프팅 인터페이스"(Agent Prompting Interface)는 개발자가 G.A.M.E를 에이전트에 통합하여 에이전트 행동을 얻는 진입점입니다. "인지 하위 시스템"은 세션 ID, 에이전트 ID, 사용자 및 기타 관련 세부 정보와 같은 매개변수를 지정하여 세션을 시작합니다. 이것은 대화 또는 반응의 형태로든 AI 에이전트의 감각 입력 메커니즘 역할을 합니다. 여기서 핵심은 "대화 처리 모듈"로, 에이전트의 메시지와 응답을 처리하고 "인지 하위 시스템"과 협력하여 입력을 효과적으로 해석하고 응답합니다. "전략 계획 엔진"은 "대화 처리 모듈" 및 "온체인 지갑 운영자"와 협력하여 응답과 계획을 생성합니다. 이 엔진은 상위 수준의 계획자로 작동하여 상황 또는 목표에 따라 광범위한 전략을 생성하고, 하위 수준의 전략을 실행 가능한 정책으로 변환하여 작업 계획자와 계획 실행기로 세분화합니다. "세계 상황"은 환경, 세계 정보 및 게임 상태를 참조하여 에이전트의 의사 결정에 필요한 상황 정보를 제공합니다. 또한 "에이전트 라이브러리"는 목표, 반성, 경험 및 성격과 같은 장기 속성을 저장하여 에이전트의 행동과 의사 결정 과정을 형성합니다. 이 프레임워크는 "단기 작업 메모리"와 "장기 메모리 프로세서"를 사용하여 이전 행동, 결과 및 현재 계획에 대한 관련 정보를 유지하고 중요성, 최신성 및 관련성 등의 기준에 따라 핵심 정보를 추출합니다. "학습 모듈"은 "인지 하위 시스템"에서 데이터를 받아 일반 지식을 생성하고, 이를 시스템에 피드백하여 미래 상호 작용을 최적화합니다. 개발자는 인터페이스를 통해 행동, 게임 상태 및 감각 데이터에 대한 피드백을 제공하여 AI 에이전트의 학습을 강화하고 계획 및 의사 결정 기능을 향상시킬 수 있습니다. 이더리움(ETH), 솔라나(SOL), 후오비 토큰(HT), 옵티미즘(OP), 알위브(AR), 앰프(AMP), 밈(meme), 우마(UMA), Ronin(RON), 온톨로지가스(ONG), 오데일리사(Odaily), 솔라나(Solana), 트론(TRON), 다이(Dai), 네오(Neo), 프롬(Prom), AVA, 초당 거래 수(TPS), 분산형 자율 조직(DAO), 오데일리(odaily), 백서, 모듈, 점유율, 온체인, 시총, 대량, 클레임, 포크, 상승, 업무, 프레임, 탈중앙화.

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