Dengan fluktuasi dramatis di industri cryptocurrency, sektor AI Agent juga mengalami perombakan besar-besaran pertamanya. Harga token dari sebagian besar proyek telah turun lebih dari 90% dari nilai puncaknya. Menurut data dari Coingecko, pada 28 Februari, kapitalisasi pasar sektor AI Agent telah turun menjadi sekitar $5,6 miliar. Meskipun crash jangka pendek memicu kepanikan pasar, setelah tren terbentuk, fluktuasi sementara tidak akan menghentikannya.

Di antara banyak proyek, proyek berbasis kerangka seperti Eliza, Swarms, Rig, dan ZerePy lebih disenangi oleh pasar dibandingkan proyek berbasis aplikasi. Artikel ini akan membahas definisi dan keunggulan kerangka AI Agent serta menyediakan analisis komparatif beberapa kerangka utama di pasar untuk memberikan wawasan berharga kepada pengguna.

Apa itu Kerangka Kerja Agen AI?

Sebuah kerangka AI Agent adalah seperangkat alat, antarmuka, dan standar yang digunakan untuk membangun, mengelola, dan mendeploy agen AI. Jika logika inti dari seorang agen AI dianggap sebagai lapisan aplikasi, kerangka AI Agent berfungsi sebagai infrastruktur yang menyediakan pengguna dengan modul pengembangan yang tersstandardisasi, membantu mereka dengan cepat membuat, mendeploy, dan mengelola agen AI, sehingga memungkinkan aplikasi agen AI dalam skala besar.

Dibandingkan dengan alat pengembangan individu, kerangka kerja AI Agent umumnya menyediakan solusi lengkap. Melalui komponen modular dan proses standar, mereka secara signifikan mengurangi kompleksitas pengembangan sambil juga menawarkan skalabilitas tinggi dan kompatibilitas untuk memenuhi kebutuhan personal pengembang.

Keuntungan Kerangka Kerja AI Agen

Dibandingkan dengan aplikasi tertentu yang sudah diterapkan, kerangka kerja AI Agent lebih mungkin disukai oleh pasar selama tahap awal pengembangan. Hal ini terutama karena mereka memberikan keseimbangan, memungkinkan pengembang untuk mencapai bukti konsep dengan usaha dan biaya yang lebih sedikit sambil membentuk dasar untuk ekspansi di masa depan. Keuntungan khususnya termasuk:

1) Pengurangan Kompleksitas Pengembangan
Frameworks mengadopsi arsitektur modular, menyediakan dokumentasi komprehensif dan SDK siap pakai, yang secara signifikan mengurangi kesulitan dalam mengembangkan sistem kompleks. Pengembang dapat fokus pada logika bisnis inti daripada teknologi yang mendasarinya, memungkinkan mereka untuk dengan cepat membangun aplikasi.

2) Promosi Standardisasi dan Kolaborasi
Kerangka kerja menjaga konsistensi struktural dalam komunikasi, interaksi, dan data, yang memfasilitasi kolaborasi tim, mengurangi biaya komunikasi, dan meminimalkan kesalahan pengembangan.

3) Pembangunan Ekosistem Cepat
Kerangka sumber terbuka dapat menarik pengembang untuk berkontribusi kode dan perbaikan, menjaga iterasi teknologi dan aktivitas komunitas. Selain itu, melalui integrasi pihak ketiga, menjadi lebih mudah untuk mempromosikan implementasi dan adopsi aplikasi.

4) Menarik Perhatian Modal
Dibandingkan dengan aplikasi khusus, modal dan pandangan pasar menganggap sifat umum dan skalabilitas kerangka kerja memiliki nilai jangka panjang. Sifat terstandarisasi dari kerangka kerja membuatnya lebih mudah dievaluasi, sementara fragmentasi skenario aplikasi meningkatkan ketidakpastian investasi.

Perbandingan Kerangka Utama

Saat ini, banyak kerangka kerja AI Agent telah muncul di pasar, dengan proyek-proyek populer seperti Eliza, Swarms, Rig, dan ZerePy, masing-masing memiliki keunggulan tersendiri dalam hal arsitektur, bahasa, integrasi pihak ketiga, dan lainnya. Berikut adalah perbandingan singkat dari beberapa kerangka kerja utama:

Eliza ($ELIZA)

Eliza adalah kerangka simulasi multi-agensi yang dikembangkan oleh tim ai16z menggunakan TypeScript, berfokus pada pembuatan, implementasi, dan manajemen agen AI otonom.

Sumber: elizaos.ai

Sebagai kerangka agen AI modular dan ringan, kekuatan utama Eliza terletak pada keluwesan dan kesederhanaannya sambil tetap mempertahankan fungsionalitas, sehingga sangat cocok untuk pemula Web3. Secara khusus:

• Integrasi Multi-platform: Agen Eliza dapat berinteraksi di berbagai platform seperti X, Telegram, Discord, dll., sambil menjaga identitas yang konsisten.
• Dukungan Model Luas: Eliza mendukung berbagai model, termasuk Deepseek, Ollama, Grok, OpenAI, Anthropic, Gemini, LLama, menawarkan fleksibilitas yang besar.
• Sistem Plugin yang Dapat Diskalakan: Pengembang dapat dengan mudah menambahkan dan menghapus fitur agen kustom melalui modul plugin mandiri, seperti plugin generasi gambar, plugin TEE (Trusted Execution Environment), plugin node, dll.
• Dukungan Peran Agen Kaya: Eliza biasanya digunakan untuk membangun peran media sosial, pekerja pengetahuan, karakter interaktif, dan lainnya.
• Komunitas Pengembang Aktif: Pada tanggal 28 Februari, data GitHub menunjukkan Eliza memiliki 14.8k bintang, 4.7k garpu, dan 550 kontributor. Menurut tim, setidaknya 1.000 tim atau proyek saat ini menggunakan kerangka Eliza.

Eliza menekankan praktikabilitas dan kemudahan penggunaan, menjadikannya ramah pengembang. Namun, Eliza juga menghadapi tantangan, seperti kurangnya sistem alur kerja yang terdefinisi, perlunya meningkatkan desain waktu proses, dan beberapa kontroversi seputar pendiri. Terutama, tim perlu berpikir lebih dalam tentang pemberdayaan $ELIZA untuk meningkatkan nilai lebih lanjut.

Swarms ($SWARMS)

Swarms, dikembangkan di bawah kepemimpinan Kye Gomez dan diluncurkan pada tahun 2022, adalah kerangka kerja koordinasi multi-agen produksi pertama. Ditujukan terutama untuk klien tingkat perusahaan, Swarms menawarkan fitur inti berikut:

• Protokol Komunikasi Fleksibel: Untuk memastikan kolaborasi yang efisien antar agen, Swarms menyediakan berbagai jenis protokol komunikasi, termasuk hierarkis, paralel, mesh, dan federasi, yang sesuai dengan kebutuhan pengembang dalam berbagai skenario.
• Arsitektur Klaster Kaya: Swarms menawarkan berbagai jenis klaster yang sudah dibangun sebelumnya yang meliputi beberapa vertikal, seperti perawatan kesehatan, IoT, dan keuangan. Pengembang dapat dengan cepat memilih arsitektur yang sesuai berdasarkan skenario aplikasi tertentu. Swarms juga mendukung konfigurasi klaster yang sangat dapat disesuaikan, memungkinkan pengembang untuk menyesuaikan detail arsitektur untuk memenuhi kebutuhan mereka.
• Sumber Daya Dukungan Ekologis: Swarms telah meluncurkan ekosistem komprehensif, termasuk pasar, Swarms API, solusi cloud, dan lainnya. Di masa depan, rencananya adalah merilis wallet API, bursa, dan produk lainnya. Selain itu, Swarms mengintegrasikan berbagai API pihak ketiga, basis data, dan platform, meningkatkan fleksibilitas dan fungsionalitasnya.

Sumber: swarms.world

Model ekonomi token $SWARMS relatif jelas, melayani beberapa tujuan seperti utilitas dan tata kelola. Untuk meningkatkan nilainya, tim perlu berupaya lebih lanjut dalam memberikan insentif kepada partisipan ekosistem dan memperluas kemampuan agen. Selain itu, kompleksitas pengembangan Swarms mungkin menjadi tantangan bagi pengembang pemula. Untuk mengurangi kurva belajar, tim sebaiknya memperkuat dukungan pengembang dengan menyediakan dokumentasi yang lebih rinci, tutorial, dan studi kasus serta mengatur hackathon dan acara pelatihan untuk membantu pengembang memahami dengan cepat.

Rig ($ARC)

Rig adalah kerangka kerja LLM serbaguna yang dikembangkan oleh Playgrounds, ditulis dalam Rust. Ini secara signifikan menurunkan hambatan bagi pengembang yang membangun produk kecerdasan buatan dengan menyediakan abstraksi tingkat tinggi dan antarmuka yang terpadu.

Sumber: arc.fun

Fitur-fitur kunci dari Rig termasuk:

1. Antarmuka Unified LLM: Rig menyediakan antarmuka API yang konsisten untuk berbagai penyedia LLM (seperti OpenAI, Cohere), meningkatkan keberlaluan kode dan konsistensi. Hal ini memungkinkan pengembang untuk dengan mudah beralih atau menggabungkan layanan LLM yang berbeda.
2. Abstraksi Tingkat Tinggi: Dengan komponen modular bawaan, Rig menyederhanakan alur kerja KI yang kompleks, seperti menciptakan sistem generasi peningkatan pengambilan (RAG), ke hanya beberapa baris kode, secara signifikan mengurangi beban kerja pengembang dan meningkatkan efisiensi.
3. Keamanan dan Kinerja Tinggi: Berdasarkan sistem tipe yang kuat dari Rust, Rig menawarkan lingkungan pengembangan yang lebih aman dan efisien. Ini menggunakan fitur asinkron Rust dan waktu jalankan Tokio untuk mendukung eksekusi paralel dari beberapa tugas atau permintaan LLM sambil memastikan keamanan memori.
4. Integrasi Multi-database Tanpa Sambungan: Rig mencakup dukungan untuk berbagai database (seperti Neo4j, MongoDB, Rig-LanceDB), memungkinkan pencarian kemiripan yang efisien dan pengambilan data real-time dalam aplikasi AI. Integrasi ini sangat cocok untuk aplikasi yang perlu menangani data dalam skala besar.

Namun, Rig menghadapi beberapa tantangan. Misalnya, meskipun kinerja Rust dan keunggulan keamanannya, komunitas pengembangnya relatif kecil, yang dapat memperlambat tingkat adopsi Rig. Memastikan konsistensi data dalam lingkungan multi-database juga mungkin kompleks. Selain itu, Rig terkait dengan token $ARC, namun tim belum mengungkapkan informasi detail tentang model ekonominya, yang mungkin menghambat potensinya sepenuhnya.

ZerePy ($ZEREBRO)

ZerePy adalah kerangka kerja Python sumber terbuka yang dikembangkan oleh tim Blorm, berfokus pada output kreatif dan aplikasi media sosial. Ini memungkinkan pengguna untuk mendeploy agen mereka sendiri di platform seperti X (sebelumnya Twitter), mendukung berbagai operasi yang didorong oleh LLM.

Sumber: zerebro.org

Fitur utama ZerePy termasuk:

1. Manajemen CLI untuk Agen: ZerePy menawarkan seperangkat alat antarmuka baris perintah (CLI) yang komprehensif, memudahkan pengguna untuk mendeploy dan mengelola agen. Desain ini menyederhanakan alur operasional, memungkinkan pengguna bahkan dengan latar belakang teknis yang sedikit untuk segera memulai.
2. Integrasi Multi-platform: ZerePy mendukung interaksi yang lancar di seluruh platform dan blockchain. Ini telah terintegrasi dengan platform seperti X dan Farcaster, berbagai blockchain seperti Solana, Sonic, dan Ethereum, dan alat-alat blockchain seperti GOAT (Go Agent Tools) dan Allora, memungkinkan agen untuk berinteraksi dengan berbagai jaringan blockchain dan protokol.
3. Implementasi Satu Klik: Pengguna dapat dengan cepat meluncurkan ZerePy melalui templat Replit dan implementasi lokal. Hal ini secara signifikan menurunkan hambatan implementasi dan meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.

Sumber: github.com/blorm-network

Berdasarkan data GitHub, ZerePy memiliki 556 bintang, 214 garpu, dan 29 kontributor, menunjukkan perkembangan yang cepat. Namun, dibandingkan dengan Eliza, Swarms, dan Rig, ukuran komunitas dan aktivitas ZerePy masih jauh tertinggal. Karena ZerePy berfokus pada bidang seni dan media sosial, ruang lingkup aplikasinya jauh lebih sempit daripada kerangka kerja umum, membatasi daya tariknya bagi para pengembang. Selain itu, ZerePy adalah versi modular dari backend Zerebro dengan fungsionalitas inti yang serupa, namun saat ini tidak ada keterhubungan langsung dengan token $ZEREBRO.

Secara ringkas, keempat kerangka kerja—Eliza, Swarms, Rig, dan ZerePy—masing-masing memiliki kelebihan dan kelemahan mereka sendiri:

• Aktivitas Komunitas Pengembang: Eliza memimpin dengan selisih yang signifikan, diikuti oleh Swarms, Rig, dan ZerePy.
• Kesulitan Pengembangan: Eliza dan ZerePy relatif ramah pengembang, sementara Swarms dan Rig memerlukan keahlian teknis yang lebih tinggi.
• Aplikasi Scenarios: Eliza, Swarms, dan Rig lebih serbaguna dan kompatibel, cocok untuk berbagai skenario. ZerePy lebih berfokus pada seni dan media sosial, dengan cakupan aplikasi yang lebih sempit namun lebih terarah.
• Ekonomi Token: Swarms menawarkan model token yang lebih jelas dengan beberapa keterlibatan dalam tata kelola komunitas, sementara Eliza, Rig, dan ZerePy memiliki ekonomi token yang lebih ambigu dan memerlukan klarifikasi lebih lanjut tentang mekanisme pemberdayaan mereka.

Kesimpulan

Kerangka AI Agent memainkan peran penting sebagai infrastruktur inti, mengurangi kompleksitas pengembangan dan memfasilitasi implementasi skala besar dari AI Agent. Eliza, Swarms, Rig, dan ZerePy, sebagai kerangka kerja terkemuka di pasar saat ini, masing-masing menunjukkan keunggulan unik terkait kemudahan pengembang, fitur teknis, dan skenario aplikasi.

Namun, kerangka kerja ini juga menghadapi tantangan mereka sendiri. Mengembangkan ekosistem pengembang, mengurangi kompleksitas teknis, menyempurnakan model ekonomi token, dan menembus batas aplikasi adalah masalah umum yang perlu mereka tangani. Bagi pengembang dan investor, memperoleh pemahaman mendalam tentang karakteristik dan potensi kerangka kerja ini akan menjadi langkah penting dalam memanfaatkan peluang di ruang AI Agent.