SingularityNET은 개인과 조직이 AI 서비스를 발견하고 획득하며 활용할 수 있는 분산 네트워크를 제공합니다. 이 플랫폼은 상호 운용 가능한 AI 알고리즘과 애플리케이션의 생성을 촉진하여 AI 개발의 협력과 혁신을 강화합니다. 사용자는 고유한 프로토콜을 통해 다양한 AI 서비스를 연결하고 스마트 계약을 활용하여 거래를 할 때 데이터 프라이버시와 보안을 유지할 수 있습니다. 이는 로봇공학에서 의료까지 다양한 응용 프로그램을 위한 문을 열어주며 사용자가 인공지능의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 합니다.

uAgents는 개발자가 자율적이고 분산된 AI 에이전트를 구축할 수 있는 모듈형 JavaScript 프레임워크로, 이 에이전트들은 피어를 발견하고 메시지를 교환하며 작업에 협력하고 학습을 통해 적응합니다. 에이전트는 libp2p 기반의 가십 프로토콜을 사용하여 통신하며, 온체인 등록소를 통해 능력을 등록하고, 스마트 계약으로 서비스 수준 계약을 협상합니다. 핵심 라이브러리는 에이전트의 수명 이벤트, 메시지 라우팅, 강화 학습 및 시장 기반 작업 할당과 같은 확장 가능한 동작을 처리합니다. 맞춤형 플러그인을 통해 uAgents는 Fetch.ai의 원장, 외부 API, 오라클 네트워크와 통합되어, 에이전트가 실세계 행동을 수행하고 데이터를 수집하며 분산 환경에서 중앙화 없는 의사결정을 할 수 있도록 합니다.

ALIAgents.ai는 사용자가 풍부하게 상호작용하는 지능적이고 사용자 정의 가능한 AI 에이전트를 생성할 수 있게 합니다. 이러한 온체인 AI 에이전트는 탈중앙화된 생태계를 조성하여 사용자가 창의성을 표현하고, 소유권을 주장하며, 디지털 자산을 수익화하는 방식을 혁신합니다. 오락에서 교육에 이르기까지 다양한 응용 프로그램을 통해 ALIAgents.ai는 사용자에게 AI 기술의 잠재력을 탐색할 수 있는 무한한 가능성을 제공합니다.

Cortex Labs는 사용자가 블록체인에서 기계 학습 모델을 업로드, 배포 및 실행할 수 있게 해주는 분산형 AI 블록체인 플랫폼입니다. 효율적이고 안전한 AI 모델 관리를 위해 P2P 기술을 활용합니다. 사용자는 확장 가능한 인프라와 AI 기반 네트워크에서 스마트 계약 거래를 할 수 있는 기능을 즐길 수 있습니다. Cortex Labs는 블록체인 기술의 힘과 AI 애플리케이션을 결합하여 모델 배포의 효율성과 보안을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

Petals는 대규모 언어 모델(LLM)의 분산 실행 및 세밀 조정을 촉진하는 혁신적인 플랫폼입니다. BitTorrent와 유사한 네트워크 구조를 활용하여 사용자는 계산 부하를 공유하여 더 빠른 추론 및 세밀 조정을 달성할 수 있습니다. 이 접근 방식은 고급 AI 기능에 대한 접근을 민주화하여 누구나 광범위한 컴퓨팅 자원이 필요 없이 집에서 강력한 LLM을 실행할 수 있도록 합니다.

베니스는 사용자 프라이버시를 보장하는 동시에 강력하고 검열 저항적인 AI 모델을 제공하기 위해 설계된 플랫폼입니다. 기존의 AI 제공업체들과 달리 베니스는 모든 데이터를 사용자 장치에 유지하고 회사 서버에 저장되지 않도록 보장하는 분산 네트워크를 통해 운영됩니다. 이 플랫폼은 텍스트, 이미지 및 코드 생성을 위한 다양한 고급 AI 모델을 지원하여, 제한 없는 고성능 AI 애플리케이션을 구축하려는 개발자 및 에이전트에게 유용한 도구입니다.

WowDAO는 전 세계 오픈 소스 AI 커뮤니티를 위한 최초의 분산형 자율 조직입니다. AI 애호가, 개발자 및 연구자들이 협력하고 자원을 공유하며 혁신적인 AI 솔루션을 개발할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. AI를 민주화함으로써 WowDAO는 구성원들이 지리적 위치나 자원 제약에 관계없이 AI 개발에 참여할 수 있는 권한을 부여합니다.

Assisterr는 분산형 소형 언어 모델(SLM)을 제공하여 AI 생태계의 최전선에 있습니다. 이 모델은 커뮤니티가 다양한 독특한 문제를 해결하기 위한 맞춤형 솔루션을 만들 수 있게 합니다. 사용자들이 실제 문제를 제시할 수 있는 생태계를 조성하여 각 SLM이 다양한 분야에서 전문화될 수 있도록 하여 강력한 문제 해결 네트워크를 생성합니다. 이러한 분산형 접근 방식은 사용자가 매우 구체적이고 잘 관리된 AI 도구에 접근할 수 있도록 하여 혁신적이고 협력적인 AI 환경에 기여합니다.

OpenMAS는 분산형 AI 에이전트와 다중 에이전트 조정 전략 개발 및 평가를 돕기 위해 설계되었습니다. 사용자 정의 에이전트 행동, 동적 환경 모델, 에이전트 간 메시징 프로토콜을 정의할 수 있는 모듈식 구조를 갖추고 있습니다. 물리 시뮬레이션, 이벤트 기반 실행, AI 알고리즘 플러그인 지원을 제공합니다. 사용자들은 YAML 또는 Python을 통해 시나리오를 구성하고, 에이전트 상호작용을 시각화하며, 내장된 분석 도구로 성능 지표를 수집할 수 있습니다. OpenMAS는 군집 지능, 협력 로보틱스, 분산 의사 결정 등의 연구 프로토타입을 간소화합니다.