Memahami Pipin senilai 200 juta dolar AS Kapitalisasi Pasar baru-baru ini: kuda hitam AI yang diremehkan dalam kerangka agen cerdas.

Penulis: JW(Damai dan Ketenangan)

Kompilasi: TechFlow Deep Cetak Biru

Di bidang kripto, terutama di bidang yang sedang naik daun, saya menemukan fenomena umum: banyak orang cenderung terlalu fokus setelah menemukan ‘proyek bagus’ dan melihatnya tumbuh dengan cepat, sehingga mengabaikan kemungkinan lain. Meskipun ini mungkin menguntungkan dalam jangka pendek, namun jika tidak dapat menyesuaikan diri saat terjadi perubahan lingkungan eksternal, maka masalah dapat muncul.

Saya percaya bahwa pemimpin saat ini dalam bidang baru yang hanya ada selama 4 bulan tidak dapat mempertahankan posisi unggul dalam jangka panjang, terutama ketika para pengembang dan teknologi yang lebih baik terus muncul.

Kerangka Pippin

Pippin adalah kerangka AI yang dikembangkan oleh @yoheinakajima, yang bertujuan untuk membantu pengembang dan kreator memanfaatkan teknologi AI yang canggih secara modular. Melalui Pippin, pengguna dapat membangun asisten digital yang mampu menyelesaikan tugas secara mandiri, menghasilkan rencana baru, dan berkolaborasi secara mulus dengan alat eksternal. Sebagai proyek open source, Pippin akan dibuka untuk penggunaan global dalam beberapa minggu ke depan.

Berikut adalah gambaran umum tentang cara menggunakan kerangka kerja ini, desain konseptual, dan semangat eksperimen:

Akar Filosofi: Kerangka ini terinspirasi oleh naturalisme Pippinian, yang menganggap AI sebagai bagian dari ekosistem digital yang lebih luas. Ini mendorong perkembangan AI melalui ingatan, kondisi pembatasan, dan rasa tujuan yang terus berkembang. Kami menganjurkan desain yang halus: biarkan AI secara mandiri menemukan ‘keajaiban kecil’ dalam kehidupan dan terus belajar dan berkembang melalui keberhasilan dan kegagalan.

Proses Penggunaan: Ketika menggunakan kerangka kerja, pertama-tama perlu mendefinisikan peran, termasuk kepribadian, tujuan, dan kondisi-kondisi pembatasannya. Selanjutnya, menghubungkan peran dengan berbagai alat atau aplikasi yang disebut sebagai “keterampilan”. Pemantauan status memori peran dilakukan oleh loop inti kerangka, memutuskan aktivitas apa yang perlu dilakukan, bahkan dapat menghasilkan aktivitas yang sepenuhnya baru berdasarkan pengalaman sukses AI atau tantangan yang dihadapi.

Memori dan Pelacakan Status: Kerangka ini dilengkapi dengan sistem memori yang dapat mencatat hasil setiap aktivitas dan menyesuaikan variabel status secara dinamis (seperti energi atau emosi). Ini berarti keputusan masa depan AI tidak hanya ditentukan oleh batasan kondisi, tetapi juga dipengaruhi oleh ‘pengalaman masa lalu’, seperti agen cerdas yang dapat belajar dan beradaptasi secara bertahap.

Acara Dinamis: Kerangka kerja ini mendukung kemampuan AI yang berkembang secara dinamis, dari tweet sederhana atau pembuatan gambar, hingga penyebaran kode tingkat lanjut yang kompleks. Karena keterampilan modular, pengembang dapat dengan mudah menambahkan atau menonaktifkan keterampilan tertentu, membuat AI fokus pada tugas tertentu, atau memperluas jangkauan kemampuan ketika ada peluang baru.

Sifat Eksperimental: Ini adalah proyek yang terus dioptimalkan, dengan pengembang terus mengeksplorasi cara-cara yang efektif, kerangka juga terus diperbaiki. Meskipun kerangka ini dilengkapi dengan beberapa kondisi pembatasan default dan log memori untuk memandu perilaku AI, pengembang dapat menambahkan mekanisme perlindungan atau fungsi tambahan mereka sendiri sesuai kebutuhan, untuk bertanggung jawab membentuk pola perilaku AI.

Aplikasi Potensial: Kerangka kerja ini memiliki aplikasi yang sangat luas, selain digunakan untuk mempublikasikan konten atau menyelesaikan tugas, juga dapat digunakan untuk mengembangkan sistem pembelajaran interaktif, asisten pemasaran AI-driven, bahkan robot DevOps dengan kemampuan pengembangan kode. Aplikasi-aplikasi ini semua memiliki karakter yang terus berkembang, berdasarkan kemampuan refleksi mandiri dan prinsip desain penggunaan yang bertanggung jawab, untuk memberikan solusi inovatif bagi berbagai bidang.

Konsep dan metode inti

Dengan menggabungkan perspektif filosofi dan teknologi, kerangka kerja ini menyediakan fungsi kunci berikut untuk pengembang:

Definisi peran: Anda dapat menentukan karakter untuk AI Anda, seperti wali yang bijaksana atau unicorn fantasi, dan menetapkan tujuan dan batasannya. Berdasarkan persona ini, AI memutuskan “apa yang harus dilakukan” dan “bagaimana melakukannya” dengan mengacu pada tujuan dan kendala pribadi mereka saat melakukan tugas.

Koneksi Alat (Keterampilan): Kerangka mendukung menghubungkan AI ke alat eksternal, seperti blockchain, Slack, atau API kustom. Setiap alat ada sebagai modul ‘keterampilan’ dan mendukung kontrol sakelar fleksibel, memastikan AI hanya menggunakan alat yang Andaotorisasi, menjaga kontrol dan fokus tugas.

Pembangkitan Aktifitas: AI dapat menghasilkan kode Python baru melalui aktifitas tingkat lanjut untuk mendefinisikan lebih banyak aktifitas. Pendekatan ini terinspirasi dari mekanisme iterasi BabyAGI, namun menggabungkan fitur personalisasi dan log memori AI, sehingga aktifitas yang dihasilkan lebih sesuai dengan pengaturan karakter dan kebutuhan nyata.

Evolusi Memori: Kerangka ini dilengkapi dengan sistem memori yang akan mencatat hasil setiap kegiatan dan menggabungkan catatan jangka pendek dengan database jangka panjang. AI dapat merenungkan berdasarkan kenangan ini, sehingga secara bertahap mengoptimalkan perilaku dirinya - tidak hanya mengingat metode yang lebih efektif, tetapi juga belajar dengan lembut dari kesalahan dan memberikan referensi untuk keputusan masa depan.

Sekarang Anda mungkin bertanya, “JW, apa perbedaan antara ini dengan kerangka kerja yang ada? Mengapa Pippin begitu istimewa?”

Biarkan saya memperkenalkan latar belakangnya untuk Anda.

BabyAGI（基于Pippin的基础）

BabyAGI adalah proyek agen AI pertama yang diopen source oleh @yoheinakajima. Saat ini, proyek ini telah mendapatkan 20.000 bintang di GitHub dan dikutip lebih dari 70 makalah akademik. Ini adalah salah satu kerangka agen paling berpengaruh saat ini yang belum tergoyahkan.

Sebenarnya, banyak yang percaya bahwa itulah yang memicu gelombang persaingan di bidang agen kecerdasan buatan BabyAGI.

Gambar asli berasal dari @JW100x, yang diterjemahkan oleh TechFlow dari Deep Pool.

Singkatnya, BabyAGI adalah tonggak penting dalam industri agen kecerdasan buatan (AI), sementara Pippin merupakan perluasan lebih lanjut dari BabyAGI. Ini mengubah BabyAGI menjadi kerangka agen cerdas modular dan akan menjadi proyek sumber terbuka untuk digunakan secara global di masa depan. Pippin berpotensi menjadi kerangka agen cerdas paling unggul di dunia, namun saat ini jarang disebutkan (ini menunjukkan ‘pandangan yang sempit’).

Pertanyaan dan Jawaban dengan Yohei

Baru-baru ini, saya telah melakukan beberapa percakapan menarik dengan @yoheinakajima. Dia mengizinkan saya untuk berbagi beberapa pertanyaan dan jawabannya:

Yohei: “Selama dua tahun terakhir, saya telah mengeksplorasi sebuah gagasan untuk mengembangkan AI yang dapat berwirausaha secara mandiri. Meskipun saya tidak yakin apakah model AI saat ini sudah cukup mendukung tujuan ini, tetapi begitu saya yakin bahwa hal itu dapat dicapai, saya akan berusaha sepenuh tenaga untuk membangun sebuah kekaisaran bisnis.”

JW: “Apakah kerangka kerja Pippin akan berperan dalam proyek seperti ini?” ”

Yohei:“:) . Saya pikir kerangka kerja saat ini dapat diterapkan di berbagai bidang, tergantung sepenuhnya pada kreativitas pengembang.”

Potensi kerangka Pippin tidak terbatas. Dengan kemajuan teknologi agen kecerdasan buatan (AI), kita mungkin melihatnya tidak hanya muncul di bidang kripto, tetapi juga berperan penting dalam berbagai industri di seluruh dunia, mendorong transformasi industri.

Masalah kerangka kerja yang ada

Dalam berinteraksi dengan beberapa pengembang AI, saya menyadari bahwa kerangka kerja yang ada (terutama TypeScript) menghadapi banyak masalah dalam pengembangan nyata.

Seorang pengembang yang bekerja sama dengan Eliza (ai16z) mengatakan: “Terus terang, meskipun ElizaOS telah mengakuisisi semua pesaingnya, saya sangat tidak suka pengembangan berbasis TypeScript. Sistem ini penuh dengan fitur yang berat dan banyak kelemahan, dan mereka selalu terburu-buru untuk meluncurkan banyak fitur baru sebelum memperbaiki masalah.”

Karena masalah-masalah ini, pasar membutuhkan kerangka kerja yang lebih efisien dan mudah digunakan, dan itulah keunggulan Pippin. Melalui kode sumber terbuka BabyAGI, kita sudah bisa melihat potensi masa depan kerangka kerja Pippin.

Faktanya: "BabyAGI diluncurkan ketika ChatGPT-4 dirilis, dan itu adalah kerangka kerja agen asli, yang dapat dikatakan sebagai asal mula teknologi agen. Pembuat BabyAGI tidak diragukan lagi jauh di depan AI16z. Saya pikir pengembangan ElizaOS lebih merupakan port kerangka kerja yang lengkap, dan hampir pasti akan melampaui AI16z secara keseluruhan. Perusahaan kami telah menggunakan BabyAGI secara internal sebelum menggunakan ElizaOS. ”

Dalam hal ini, pernyataan ini benar, karena ElizaOS sepenuhnya terinspirasi oleh BabyAGI. “Inspirasi” di sini hampir dapat dipahami sebagai BabyAGI yang benar-benar meletakkan dasar untuk teknologi RAG (Retrieval-Augmented Generation). ”

Banyak kerangka kerja yang ada tidak hanya kalah dari BabyAGI (Pippin), bahkan dikembangkan terinspirasi langsung dari BabyAGI itu sendiri. Meskipun ai16z memiliki nilai uniknya dalam beberapa aspek, valuasinya jauh lebih tinggi daripada Pippin, yang jelas tidak masuk akal.

“Keunggulan pertama” memang merupakan faktor penting, tetapi ketika teknologi yang lebih kuat muncul, kita perlu memeriksa kembali prasangka kita, jika tidak, kita mungkin melewatkan kesempatan yang sebenarnya.

Jangan mengabaikan Yohei

Yohei dijuluki sebagai ‘Bapak AI’, ia memiliki pengalaman yang kaya di bidang AI dan selalu menjadi pionir di bidang ini. Saat ini, ia mengoperasikan dana ventura dan menggunakan teknologi yang dikembangkannya untuk membimbing investasi. Saat ini, tugas inti nya adalah kerangka kerja Pippin. Dia berharap untuk membangun model bisnis yang dapat beroperasi secara independen dan menguntungkan secara berkelanjutan berdasarkan kerangka kerja Pippin, dan dia benar-benar memiliki kemampuan teknis untuk mencapai tujuan ini.

P.S.：Yohei bahkan mendapatkan perhatian dari Jeff Bezos, ini sudah cukup membuktikan pengaruhnya.