在加密貨幣x AI領域，有四大框架：Eliza（$AI16Z）、GAME（$VIRTUAL）、Rig（$ARC）和ZerePy（$ZEREBRO）。它們分別佔60%、20%、15%和5%的市場份額，互為補充。 Eliza專注於社交和多智能體應用；GAME聚焦於遊戲和元宇宙；Rig基於Rust語言，適合企業級效能；ZerePy以Python為主，強調創意輸出。整體市值約17億美元，隨著AI和加密貨幣應用擴展，潛在市場可達200億美元。各框架在不同細分市場有良好前景。
每個框架都佔據了獨特的市場區隔領域，這些框架更像是互為補充，而非直接競爭。
作者：arndxt 編譯：深潮TechFlow 導讀
加密貨幣x AI 風頭出盡，Virtuals 又漲麻了（截至本文整理編譯時間，Virtuals 市值已超過$24 億，24h 漲幅高達24%），除了Virtuals 還有哪些加密貨幣x AI 框架值得關注？不同的框架有哪些異同？
深潮TechFlow 特此整理編譯此文，深入分析了Eliza（$AI16Z）、GAME（$VIRTUAL）、Rig（$ARC）和ZerePy（$ZEREBRO）四大框架的技術架構、市場定位及其在行業中的潛在影響。
正文
在加密貨幣x AI 領域，目前主要有四大框架：
Eliza（$AI16Z） GAME（$VIRTUAL） Rig（$ARC） ZerePy（$ZEREBRO）
這些框架各自定位清晰，旨在滿足開發者的多樣化需求。
Eliza 憑藉其先發優勢和活躍的TypeScript 社區，佔據了約60% 的市場份額；GAME（~20%）則專注於遊戲和元宇宙應用，正在迅速普及。
Rig（~15%）基於Rust 構建，提供高效能的模組化設計，非常適合Solana 生態；而ZerePy（~5%）是一個基於Python 的新興框架，專注於創意輸出和社交媒體自動化。目前，這些框架的總估值為17 億美元，隨著AI 驅動的加密貨幣應用不斷擴展，市場規模可能突破200 億美元，使得基於市值加權的投資策略成為值得考慮的選擇。每個框架都佔據了獨特的市場區隔領域——Eliza 專注於社交與多智能體，GAME 聚焦於遊戲和元宇宙，Rig 致力於企業級效能，而ZerePy 則面向創意社群應用。這些框架更是互為補充，而非直接競爭。
1. 概覽及市場地位
（原英文表格來自 @arndxt_xo，由深潮TechFlow 編譯）
1.1 Eliza（$AI16Z）
市佔率：~60% 市值：$9 億核心語言：TypeScript 主要優勢：先發優勢、龐大的GitHub 社群（6,000+ 星標，1,800 次分叉） 重點應用：支援多智能體模擬、跨平台社交互動
作為該領域最早的AI 智能體框架之一，Eliza 佔據了主導地位。其先發優勢得益於龐大的開發者社區，這不僅加速了框架的功能迭代，也推動了用戶的廣泛採用。基於TypeScript 的技術堆疊，使其成為從事Web 開發的開發者的理想選擇，因此吸引了廣泛的開發者群體。
1.2 GAME（$VIRTUAL）
市佔率：~20% 市值：$3 億核心語言：基於API/SDK 的語言無關設計主要優勢：遊戲產業的快速採用、支援即時智慧體互動重點應用：程式化內容產生、自適應NPC 行為
GAME 專為遊戲和元宇宙應用設計。其基於API 的架構使開發者能夠輕鬆整合到現有專案中，同時與$VIRTUAL 生態的緊密聯繫也推動了生態的快速發展。截至目前，已有200 多個項目採用了該框架，日均請求量高達15 萬次，每週都在持續成長。 GAME 的無程式碼整合功能尤其受到重視，這使得那些希望快速部署專案的團隊無需深入技術細節即可實現功能上線。
1.3 Rig（$ARC）
市佔率：~15% 市值：$1.6 億核心語言：Rust 主要優勢：高效能模組化設計，專為Solana 生態優化重點應用：企業級效能需求、複雜交易處理
Rig 是專注於效能的框架，採用Rust 語言構建，充分利用了Solana 的高吞吐量優勢。其模組化設計使開發者能夠根據具體需求靈活自訂功能，非常適合需要高效能和低延遲的企業級應用場景。儘管市場份額相對較小，但其在Solana 生態中的定位使其對高頻交易和複雜智能合約執行的開發者尤為吸引。
1.4 ZerePy（$ZEREBRO）
市佔率：~5% 市值：$3 億核心語言：Python 主要優勢：專注創意產出與社群媒體自動化重點應用：生成式內容、社群互動工具
作為領域內的新興框架，ZerePy 以Python 為核心語言，降低了開發門檻，吸引了大量創意開發者和內容創作者。其專注於生成式內容和社群媒體自動化的特性，使其成為創意社群和行銷團隊的理想選擇。雖然目前市佔率較小，但其成長潛力不容忽視。
2. 技術架構與核心組件
Eliza（$AI16Z）
多智能體系統：支援多個AI 智能體在同一運作環境中協作或競爭，適用於複雜的互動場景。 記憶體管理（RAG）：透過檢索相關資訊來增強生成內容的上下文記憶能力，支援長期互動。 外掛系統：允許社群開發擴充功能，例如語音、文字解析以及多媒體檔案（如PDF、圖像）的處理。 廣泛的模型支援：相容於本地開源大語言模型（LLM）或基於雲端的API（如OpenAI、Anthropic）。
Eliza 的架構圍繞著多模態通訊設計，非常適合社交、行銷和社群導向的AI 應用。它支援輕鬆整合到Discord、X（原Twitter）、Telegram 等平台，為開發者提供了豐富的擴充選項。然而，在大規模部署時，需要有效管理多個智慧體的人格和記憶體模組，以確保系統的穩定性和高效性。
GAME ($VIRTUAL)
API + SDK 模型：為遊戲工作室和元宇宙專案提供簡潔的智慧體整合方案。 智能體提示介面：協調使用者輸入與智慧體策略引擎之間的交互，優化玩家體驗。 策略規劃引擎：將智能體邏輯分為高階目標規劃與低層次策略執行，提升角色行為的彈性。 區塊鏈整合：支援鏈上錢包操作與去中心化智能體治理，增強元宇宙內的資產管理能力。
GAME 的架構專為遊戲和元宇宙場景最佳化，優先滿足即時效能需求，同時支援智慧體的動態適應能力。它的策略規劃引擎能夠幫助遊戲角色設定目標並即時調整行動，從而為玩家提供更沉浸的體驗。儘管其架構可以擴展到其他領域，但其設計仍主要面向虛擬世界和程式化產生的應用場景。
Rig（$ARC）
Rust 工作區結構：為了實現清晰和模組化的設計，將功能劃分為多個獨立的套件。 提供者抽象層：統一規範與多種LLM 提供者（如OpenAI 和Anthropic）的互動方式。 向量儲存整合：支援多種後端（MongoDB、Neo4j）以實現上下文檢索功能。 智能體系統：整合檢索增強生成（RAG）和專用工具的使用。
Rig 的高效能架構得益於Rust 的並發模型，這使其非常適合需要嚴格資源管理的企業應用情境。透過分層抽象的設計概念，Rig 提供了極高的可靠性，但Rust 的陡峭學習曲線可能會限制開發者的參與範圍。
ZerePy（$ZEREBRO）
基於Python：專為熟悉Python 函式庫和開發流程的AI/ML 開發人員設計，易於上手。 模組化Zerebro 後端：提供創意內容產生能力，特別適用於社群媒體和藝術領域。 智能體自治：專注於「創意輸出」，包括迷因（網路流行文化內容）、音樂和NFT 生成任務。 社群平台整合：內建類似Twitter 的功能模組，如發文、回復和轉送操作。
ZerePy 專為希望在社群平台上快速部署智能體的Python 開發者提供了解決方案。儘管其應用範圍比Eliza 或Rig 更加狹窄，但ZerePy 在藝術創作或娛樂驅動的場景中表現出色，尤其在去中心化社區中具有獨特的優勢。
3. 比較維度
3.1 易用性
Eliza：設計上追求平衡，雖然多智能體的複雜性帶來一定的學習曲線，但強大的TypeScript 開發者社群為其提供了良好的支援。 GAME：專為非技術使用者設計，尤其是在遊戲領域，提供無程式碼或低程式碼的開發解決方案，降低了使用門檻。 Rig：對開發者要求較高，Rust 的嚴格性需要一定的專業能力，但其高性能和可靠性為付出努力的開發者帶來豐厚回報。 ZerePy：對Python 用戶非常友好，特別適合從事創意或媒體相關AI 任務的開發者。
3.2 可擴展性
Eliza：V2 版本引進了可擴展的訊息匯流排和最佳化的同時處理能力，但多智能體的任務排程和資源分配仍需精細管理。 GAME：可擴展性取決於遊戲即時需求和區塊鏈網路的穩定性，只要能有效控制遊戲引擎的限制，效能表現依然出色。 Rig：由於Rust 的非同步運作時，天然具備高擴充性，非常適合高吞吐量和企業級工作負載。 ZerePy：擴展性主要依賴社群驅動，適合創意和社群媒體領域，但對大型企業級負載的支援較為有限。
3.3 適應性
Eliza：適應性最強，擁有插件系統、廣泛的模型支援以及跨平台的整合能力，適合多種應用場景。 GAME：在遊戲領域的適應性極強，可與多種遊戲引擎無縫集成，但在其他領域的適用性相對較弱。 Rig：適合資料密集或企業任務，支援靈活選擇多種大語言模型和向量存儲，滿足複雜場景需求。 ZerePy：專注於創意輸出，依托Python 生態輕鬆擴展，但應用領域較為狹窄。
3.4 性能
Eliza：針對社群媒體和對話任務進行了最佳化，其效能表現依賴於外部模型API 的品質和反應速度。 GAME：在遊戲內動態情境中提供出色的即時效能，具體表現取決於智能體邏輯與區塊鏈開銷的協調。 Rig：憑藉Rust 的同時能力和記憶體安全性，效能表現卓越，尤其適合複雜的大規模AI 處理任務。 ZerePy：效能主要依賴Python 的執行速度和模型呼叫效率，足以支援社交和內容創作任務，但不適合企業級高吞吐量需求。 4. 優勢與限制
（原英文表格來自 @arndxt_xo，由深潮TechFlow 編譯）
5. 市場潛力與前景
四個框架的總市值目前為17 億美元。如果AI 與加密貨幣（Crypto）領域能像L1區塊鏈一樣實現爆發式成長，其市場潛力可能突破200 億美元。對於投資者而言，市值加權可能是更明智的策略，尤其是在這些框架各自服務於不同市場領域，並可能在整體市場上漲趨勢中共同受益的情況下。
Eliza（$AI16Z）：憑藉成熟的生態系統、強大的程式碼庫，以及即將推出的V2 功能（如Coinbase 智能體工具包和可信任執行環境(TEE) 支援），預計將繼續保持市場份額的領先地位。 GAME（$VIRTUAL）：在遊戲和元宇宙領域的普及速度加快，與$VIRTUAL 生態系統的協同效應確保了開發者的持續關注。 Rig（$ARC）：可能成為Solana 上企業AI 的「隱藏瑰寶」。隨著握手計畫的推進，其有望複製其他鏈專用框架的成功模式。 ZerePy（$ZEREBRO）：儘管定位較為小眾，但憑藉Python 生態系統的支援和強大的社群勢頭，專注於創意和藝術領域，這些領域通常被更通用的解決方案忽視。 6. 綜合比較洞察
6.1 技術棧與學習曲線
Eliza（TypeScript）：在易用性和功能豐富性之間實現了良好的平衡。 GAME：為遊戲開發提供了簡單易用的API，但應用範圍較為侷限。 Rig（Rust）：以更高的複雜度為代價，追求效能的極致優化。 ZerePy（Python）：在創意應用中操作簡單，但缺乏企業級的廣泛適用性。
6.2 社區與生態系統
Eliza：在GitHub 上擁有最大的社群影響力，反映了其廣泛的適用性和強大的社群支持。 GAME：在遊戲和元宇宙領域快速成長，得益於$VIRTUAL 生態系統的支持。 Rig：儘管開發者社群較小，但技術能力強，專注於高效能的應用場景。 ZerePy：圍繞創意和去中心化藝術建立的小眾社區，透過與Eliza 的合作進一步增強了生態影響力。
6.3 未來成長催化劑
Eliza：即將推出的插件註冊表和TEE 整合可能進一步鞏固其市場領導地位。 GAME：透過$VIRTUAL 生態系統的擴展，吸引更多非技術用戶，推動成長。 Rig：潛在的Solana 合作夥伴關係和企業級定位可能在開發者社群擴大後帶來顯著成長。 ZerePy：依托Python 在AI 開發中的普及性，以及創意和社群驅動專案的流行趨勢，進一步鞏固其在小眾市場的地位。
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