최근 2억 달러 시가총액의 Pippin을 한눈에 알아보자: 저평가된 AI 인공지능 프레임워크 다크호스

作者：JW(평화와 안녕)

편집: 심조 TechFlow

암호화 분야, 특히 뜨거운 신흥 분야에서, 나는 매우 흔한 현상을 발견했다: 많은 사람들이 "좋은 프로젝트"를 찾고 그것이 빠르게 성장하는 것을 보게 되면, 종종 지나치게 집중하게 되어 다른 가능성을 간과하게 된다. 이렇게 하면 단기적으로 수익을 가져올 수 있지만, 외부 환경이 변화할 때 적시에 조정하지 못하면 문제가 발생할 수 있다.

나는 단지 4개월 존재한 신흥 분야의 현재 리더가 장기적으로 선두 자리를 유지할 수 있다는 생각이 너무 순진하다고 생각한다, 특히 더 뛰어난 개발자와 기술이 끊임없이 등장하는 상황에서.

Pippin 프레임워크

Pippin은 @yoheinakajima가 개발한 AI 지능체 프레임워크로, 개발자와 창작자가 모듈화된 방식으로 첨단 AI 기술을 활용할 수 있도록 돕기 위해 설계되었다. Pippin을 통해 사용자는 자율적으로 작업을 수행하고, 새로운 계획을 생성하며, 외부 도구와 원활하게 협력할 수 있는 디지털 어시스턴트를 구축할 수 있다. 오픈 소스 프로젝트로서 Pippin은 향후 몇 주 내에 전 세계에 개방될 예정이다.

다음은 해당 프레임워크의 사용 방식, 디자인 철학 및 실험 정신에 대한 개요이다:

• 철학적 근원: 이 프레임워크는 Pippinian 자연주의에서 영감을 받아 AI를 더 넓은 디지털 생태계의 일부로 본다. 기억, 제약 조건 및 지속적으로 진화하는 목표 감각을 통해 AI의 발전을 이끈다. 우리는 AI가 삶의 "작은 기적"을 자율적으로 발견하고 성공과 실패를 통해 지속적으로 학습하고 성장하도록 하는 섬세한 디자인 철학을 지지한다.

• 사용 흐름: 프레임워크를 사용할 때, 먼저 역할을 정의해야 하며, 여기에는 성격, 목표 및 제약 조건이 포함된다. 그런 다음 역할을 다양한 도구나 애플리케이션에 연결하는데, 이러한 도구는 "기술"이라고 불린다. 프레임워크의 핵심 루프는 역할의 기억 상태를 모니터링하고 어떤 활동을 수행해야 할지를 결정하며, AI의 성공 경험이나 직면한 도전에 따라 새로운 활동을 생성할 수도 있다.

• 기억 및 상태 추적: 프레임워크에는 각 활동의 결과를 기록하고 상태 변수를 동적으로 조정할 수 있는 기억 시스템이 내장되어 있다(예: 에너지 또는 감정). 이는 AI의 미래 결정이 제약 조건에 의해 결정될 뿐만 아니라 "과거 경험"의 영향을 받는다는 것을 의미하며, 마치 점진적으로 학습하고 적응할 수 있는 지능체와 같다.

• 동적 활동: 이 프레임워크는 AI가 새로운 능력을 동적으로 확장할 수 있도록 지원하며, 간단한 트윗 발송이나 이미지 생성부터 복잡한 고급 코드 배포까지 가능하다. 기술이 모듈화되어 있기 때문에 개발자는 특정 기술을 쉽게 추가하거나 비활성화하여 AI가 특정 작업에 집중하거나 새로운 기회가 있을 때 능력 범위를 확장할 수 있다.

• 실험적 성격: 이는 지속적으로 최적화되는 프로젝트로, 개발자가 효과적인 방법을 탐색함에 따라 프레임워크도 계속 발전하고 있다. 프레임워크에는 AI의 행동을 안내하기 위해 몇 가지 기본 제약 조건과 기억 로그가 내장되어 있지만, 개발자는 필요에 따라 자신의 보호 메커니즘이나 확장 기능을 추가하여 AI의 행동 패턴을 책임감 있게 형성할 수 있다.

• 잠재적 응용: 이 프레임워크의 응용 범위는 매우 광범위하며, 콘텐츠 게시나 작업 수행 외에도 인터랙티브 교육 시스템, AI 기반 마케팅 어시스턴트, 심지어 코드 개발 능력을 갖춘 DevOps 로봇을 개발하는 데 사용할 수 있다. 이러한 응용 프로그램은 자율 반성 능력과 책임감 있는 사용의 디자인 원칙을 기반으로 지속적으로 발전하는 개성을 지니고 있으며, 다양한 분야에 혁신적인 솔루션을 제공한다.

핵심 개념 및 방법

철학과 기술적 관점을 융합함으로써, 이 프레임워크는 개발자에게 다음과 같은 핵심 기능을 제공한다:

• 역할 정의: AI에 대해 지혜로운 수호자나 환상적인 유니콘과 같은 역할을 정의하고, 그 목표와 제약 조건을 설정할 수 있다. AI는 이러한 역할 설정에 따라 작업을 수행할 때 개인화된 목표와 제한을 참조하여 "무엇을 할 것인지"와 "어떻게 할 것인지"를 결정한다.

• 도구 연결(기술): 프레임워크는 AI를 블록체인, Slack 또는 사용자 정의 API와 같은 외부 도구에 연결할 수 있도록 지원한다. 각 도구는 "기술" 모듈로 존재하며, 유연한 스위치 제어를 지원하여 AI가 사용자가 승인한 도구만 사용하도록 하여 작업의 제어성과 집중성을 유지한다.

• 활동 생성: AI는 고급 활동을 통해 새로운 Python 코드를 동적으로 생성하여 더 많은 활동을 정의할 수 있다. 이 방법은 BabyAGI의 반복 루프 메커니즘을 참고하였지만, AI의 개인화된 특성과 기억 로그를 결합하여 생성된 활동이 역할 설정과 실제 요구에 더 잘 맞도록 한다.

• 기억 진화: 프레임워크에는 각 활동의 결과를 기록하고 단기 메모와 장기 데이터베이스를 결합하는 기억 시스템이 내장되어 있다. AI는 이러한 기억을 바탕으로 반성하여 점진적으로 자신의 행동을 최적화할 수 있으며, 어떤 방법이 더 효과적인지 기억할 수 있을 뿐만 아니라 실수로부터 부드럽게 학습하여 미래의 결정에 참고할 수 있다.

이제 당신은 "JW, 이것이 다른 기존 프레임워크와 무엇이 다른가? 왜 Pippin이 그렇게 특별한가?"라고 물을 수 있다.

그 배경을 소개하겠다.

BabyAGI(Pippin의 기초)

BabyAGI는 @yoheinakajima가 오픈 소스한 첫 번째 AI 지능체 프로젝트이다. 현재까지 GitHub에서 20,000개의 별을 받았으며, 70편 이상의 학술 논문에서 인용되었다. 이는 현재 가장 영향력 있는 지능체 프레임워크 중 하나로, 그 지위는 지금까지 흔들리지 않았다.

사실, 많은 사람들은 BabyAGI가 AI 지능체 분야의 경쟁 물결을 촉발했다고 생각한다.

원본 이미지는 @JW100x에서 가져왔으며, 심조 TechFlow가 편집하였다.

간단히 말해, BabyAGI는 AI 지능체 산업의 중요한 이정표이며, Pippin은 BabyAGI의 추가 확장이다. Pippin은 BabyAGI를 모듈화된 지능체 프레임워크로 변환하며, 향후 오픈 소스 프로젝트로 전 세계에서 사용될 예정이다. Pippin은 세계 최고의 지능체 프레임워크가 될 잠재력을 지니고 있지만, 현재는 거의 언급되지 않는다(이는 바로 "시야가 좁다"는 표현이다).

Yohei와의 질문과 답변

최근에 나는 @yoheinakajima와 몇 가지 흥미로운 대화를 나누었다. 그는 내가 그 중 일부 질문과 답변을 공유하는 것을 허락했다:

Yohei: "지난 2년 동안, 나는 자율적으로 창업할 수 있는 AI를 개발하는 아이디어를 탐구해왔다. 현재의 AI 모델이 이 목표를 지원할 수 있을지 확신할 수는 없지만, 내가 그것이 가능하다고 확신하게 된다면, 나는 상업 제국을 구축하기 위해 전력을 다할 것이다."

JW: "Pippin 프레임워크가 이러한 프로젝트에서 역할을 할 것인가?"

Yohei: ":) 현재의 프레임워크는 어떤 분야에도 적용될 수 있다고 생각한다. 이는 전적으로 개발자의 창의력에 달려 있다."

Pippin 프레임워크의 잠재력은 무한하다. AI 지능체 기술이 지속적으로 발전함에 따라, 우리는 그것이 암호화 분야에서뿐만 아니라 전 세계의 다양한 산업에서도 중요한 역할을 하여 산업 변화를 촉진하는 것을 볼 수 있을 것이다.

기존 프레임워크의 문제

일부 AI 개발자와의 대화에서, 기존 프레임워크(특히 TypeScript)가 실제 개발에서 많은 문제를 안고 있다는 것을 알게 되었다.

Eliza(ai16z)와 밀접하게 협력하는 한 개발자는 "솔직히 말해서, ElizaOS가 모든 경쟁자를 인수했음에도 불구하고, 나는 TypeScript 기반 개발이 매우 싫다. 이 시스템은 비대해진 기능과 많은 버그로 가득 차 있으며, 그들은 문제를 수정하기 전에 너무 많은 새로운 기능을 서두르기 때문이다."라고 말했다.

이러한 문제들 때문에 시장은 더 효율적이고 사용하기 쉬운 프레임워크를 절실히 필요로 하며, 이것이 바로 Pippin 프레임워크의 장점이다. BabyAGI의 오픈 소스 코드를 통해 우리는 Pippin 프레임워크의 미래 잠재력을 엿볼 수 있다.

사실: "BabyAGI는 ChatGPT-4가 출시될 때 등장했으며, 가장 초기의 지능체 프레임워크로, 지능체 기술의 기원이라고 할 수 있다. BabyAGI의 창조자는 확실히 AI16z보다 훨씬 앞서 있다. 나는 ElizaOS의 개발이 완전한 프레임워크 이식처럼 보이며, 거의 확실히 AI16z를 초월할 것이라고 생각한다. 우리 회사는 ElizaOS를 사용하기 전에 이미 내부적으로 BabyAGI를 사용하고 있었다."

"이런 상황에서, 이 주장은 확실히 성립한다. 왜냐하면 ElizaOS의 영감은 전적으로 BabyAGI에서 비롯되었기 때문이다. 여기서 '영감'은 거의 BabyAGI가 RAG(검색 증강 생성) 기술의 기초를 마련했다고 이해할 수 있다."

현재의 많은 프레임워크는 BabyAGI(Pippin)보다 열등할 뿐만 아니라, 실제로 BabyAGI에서 영감을 받아 개발된 것이다. 비록 ai16z가 특정 측면에서 독특한 가치를 지니고 있지만, 그 평가액은 Pippin보다 훨씬 높다는 것은 분명히 불합리하다.

"선발 우위"는 확실히 중요한 요소이지만, 더 강력한 기술이 등장할 때 우리는 자신의 편견을 재검토해야 하며, 그렇지 않으면 진정한 기회를 놓칠 수 있다.

Yohei를 간과하지 말라

Yohei는 "AI의 아버지"로 불리며, AI 분야에서 풍부한 경험을 가지고 있으며, 이 분야의 개척자이다. 그는 현재 벤처 캐피탈 펀드를 운영하며, 자신이 개발한 기술을 활용하여 투자를 안내하고 있다. 현재 그의 핵심 임무는 Pippin 프레임워크이다. 그는 Pippin 프레임워크를 기반으로 독립적으로 운영되고 지속적으로 수익을 창출할 수 있는 비즈니스 모델을 구축하기를 희망하며, 그는 실제로 이 목표를 달성할 수 있는 기술 능력을 갖추고 있다.

P.S.: Yohei는 심지어 Jeff Bezos의 관심을 받았으며, 이는 그의 영향력을 충분히 증명한다.