文:ハオティアン
最近、CARVはD.A.T.Aフレームワークと標準をリリースしました。その名前の通り、VirtualのG.A.M.Eはゲームシーンの開発展開フレームワークに焦点を当てていますが、D.A.T.Aは一般的な「チェーン型」シーン向けのデータフレームワークで、主にクロスブロックチェーンデータ処理、プライバシー計算、自動決定などのAI Agentデータインタラクションの強化に関する問題を解決しています。
以下、G.A.M.EフレームワークとD.A.T.Aの理解の比較について説明します:
1）Virtualが提供するG.A.M.Eフレームワークは、ゲームシーン内で自律的に行動を計画し、意思決定を行うAIエージェントを開発者が作成するのを支援するものです。主な対象はLLMsの大規模モデルです。
大規模なモデルを自然言語の入力に基づいて、微調整された上位プランナー（HLP）と下位プランナー（LLP）のセットを介して自律的な意思決定と行動計画を実現することができます。HLPは戦略とタスクを立案し、LLPはタスクを具体的な実行可能なアクションに変換します。最終的に、開発者はモジュール化されたコンポーネントを使用して、生産環境で使用できるAIエージェントを迅速に構築および展開することができます。たとえば、ゲーム内でNPCやプレイヤーに対してスマートな意思決定を提供することができます。
対照的に、CARVは、AIエージェントに高品質のオンチェーンおよびオフチェーンのデータサポートを提供することを目標に、一般的なシナリオの「データ」インフラストラクチャであるD.A.T.A.フレームワークを提供します
