После долгого ожидания Eliza сегодня официально выпустила свой технический документ.

Хотя многие искусственные интеллект-агенты обычно известны как разработанные на основе открытого фреймворка Eliza, всегда было недостаточно подробной и формальной документации о том, как Eliza определяет себя с технической точки зрения.

Этот белый доклад дает исчерпывающий ответ, описывая, как Элиза обеспечивает глубокую интеграцию между искусственным интеллектом и Web3, ее модульную системную архитектуру и технические детали реализации в качестве открытой системы.

Белая бумага была написана Шоу, несколькими членами Eliza Labs и техническими экспертами из других связанных организаций. Однако из-за многочисленных технических деталей и специализированных концепций она может быть не очень доступна для общих читателей.

Для решения этой проблемы TechFlow упростила и укоротила контент, стремясь объяснить белую книгу простым языком, чтобы помочь читателям быстро уловить ее суть.

1. Зачем была создана Элиза?

Важно ясно определить рамки при рассмотрении этого вопроса. Конкретно, почему разрабатывать Eliza в контексте крипто или Web3, а не сравнивать эту платформу с более широкими фреймворками искусственного интеллекта?

Следуя этой логике, введение и разделы о задаче в технической белой книге дают отличный ответ:

В пересечении AI и Web3 всегда был значительный разрыв - отсутствие фреймворка, который может без проблем интегрироваться с приложениями Web3.

Конкретно в белой книге определены три основных вызова, стоящие перед пространством Web3:

1. Сложность децентрализованных транзакций С быстрым ростом публичных блокчейнов, таких как Ethereum, Solana и BASE, управление активами и выполнение транзакций между различными цепочками становится все сложнее. Несмотря на то, что существуют торговые платформы, их основные функциональные возможности часто оказываются недостаточными для промежуточных и опытных пользователей с потребностями в настройке.
2. Извлечение ценности из данных On-Chain Блокчейн содержит огромное количество ценной информации, начиная с базовых метрик, таких как изменения адресов кошельков, цены на токены и рыночная капитализация, и заканчивая более продвинутыми метриками, такими как соотношения крупных аккаунтов и шаблоны рыночных мейкеров. Эффективное преобразование этой сложной информации в действенные идеи остается актуальной задачей.
3. Фрагментация информации социальных медиа Для индустрии Web3 платформы, такие как Twitter, Discord и Farcaster, являются важными каналами для информации. Однако, по мере увеличения количества ключевых мнений лидеров (KOLs), информация становится все более фрагментированной. Извлечение ценных идей из этого потока информации стало общей проблемой для трейдеров.

Eliza была создана в ответ на эти реальные потребности. В качестве первой операционной системы искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, дружественной к Web3, Eliza принимает модульную конструкцию, позволяя разработчикам и пользователям настраивать решения на основе их специфических требований.

Eliza стремится снизить барьер для обычных пользователей в доступе к расширенным функциям искусственного интеллекта,

позволяя им создавать своих собственных AI-агентов без необходимости обширных знаний программирования.

Кроме того, в белой книге проводится сравнение Eliza с несколькими распространенными фреймворками искусственного интеллекта. Сравнительная таблица ясно показывает, что Eliza утверждает оказывать лучшую поддержку для Web3, что также является ключевым сообщением, которое вся белая книга стремится передать.

2. Философия дизайна и технические инновации Элизы

Три основных принципа дизайна: простота без упрощения

Успех Элизы не случайность. С самого начала команда установила три основных принципа:

1. Web3 Разработчик В первую очередьУчитывая, что разработка Web3 в основном основана на JavaScript/TypeScript, Элиза выбрала TypeScript в качестве языка разработки. Это решение позволяет разработчикам работать с привычными инструментами и бесшовно интегрировать функциональные возможности блокчейна в существующие веб-приложения. Просто говоря, это позволяет разработчикам Web3 «использовать его сразу из коробки».
2. Модульная архитектура плагинов Eliza разбивает свою систему на основное время выполнения и четыре ключевых компонента:

• Адаптер(Интеграция данных)
• Персонаж (Agent Personality)
• Клиент (Взаимодействие сообщений)
• Плагин(Общая функциональность)

Эта архитектура позволяет разработчикам свободно добавлять собственные плагины, клиентов, персонажей и адаптеры, не беспокоясь о деталях основного времени выполнения. Он также позволяет Элизе поддерживать широкий спектр поставщиков моделей (например, OpenAI, Llama, Qwen), интеграции платформ (например, Twitter, Discord, Telegram) и совместимость с блокчейном (например, Solana, Ethereum, Ton).

1. Приоритет простоты над сложностью

С ограниченными инженерными ресурсами поддержка простой внутренней реализации экономит время для разработки новых функций, адаптации к новым сценариям и следованию быстрому развитию искусственного интеллекта и Web3.

Технические инновации: укрепление внутри и расширение внешне

Технические инновации Элизы можно разделить на два измерения: внутренние улучшения и внешние расширения.

1. Внутренние улучшения Для улучшения способностей рассуждения моделей ИИ Eliza интегрирует несколько передовых техник:

• Цепочка мыслей (CoT):
  • Техническое определение: Вводит пошаговые объяснения.
  • Упрощенное объяснение: Подобно решению математической задачи путем записи каждого шага, ИИ объясняет свой мыслительный процесс пошагово, а не сразу переходит к ответу. Это не только повышает точность, но и облегчает понимание людям, как приходят к выводам.
• Tree-of-Thoughts (ToT):
  • Техническое определение: позволяет проходить по разным ветвям для изучения нескольких решений.
  • Упрощенное объяснение: По аналогии с рассмотрением различных ходов в шахматной игре, искусственный интеллект одновременно исследует различные возможные решения и выбирает наилучшее из них. Это подобно навигации по дереву решений для нахождения оптимального пути.
• Граф мыслей (GoT):
  • Техническое определение: Соединяет пути рассуждений.
  • Упрощенное объяснение: Проблему рассматривают как сеть, в которой идеи взаимосвязаны. Подобно тому, как люди создают умные карты для сложных задач, ИИ связывает различные идеи, чтобы сформировать всеобъемлющее понимание.
• Слой-Мыслей (LoT):
  • Техническое определение: Соединяет пути рассуждений.
  • Упрощенное объяснение: Проблему рассматривают как сеть, в которой идеи взаимосвязаны. Подобно тому, как люди создают умные карты для сложных проблем, ИИ связывает различные идеи, чтобы сформировать всестороннее понимание.

1. Для улучшения своих практических возможностей по решению проблем Eliza интегрирует различные внешние функциональности:

• Retrieval-Augmented Generation (RAG):
  • Техническое определение: Улучшает генеративные возможности через извлечение.
  • Упрощенное объяснение: Как студент, обращающийся к учебнику во время выполнения домашнего задания, искусственный интеллект обращается к своей "базе знаний", чтобы обеспечить более точные ответы.
• Векторные базы данных:
  • Техническое определение: хранит и извлекает структурированные данные.
  • Упрощенное объяснение: функционирует как «библиотека» для искусственного интеллекта, позволяя ему быстро находить похожий контент. Например, если вы просите поэму о луне, он мгновенно может извлечь связанные работы.
• Поиск в Интернете:
  • Техническое определение: Получает информацию в режиме реального времени из интернета.
  • Упрощенное объяснение: позволяет искусственному интеллекту просматривать веб-страницы так же, как человек, получая доступ к последней информации, а не полагаясь только на предварительные знания.
• Текст в изображение/видео/3D-модель:
  • Техническое определение: Преобразует текстовые описания в мультимедийный контент.
  • Упрощенное объяснение: Как художник, рисующий на основе описания, искусственный интеллект может создавать изображения, видео или даже 3D-модели на основе ваших данных.

Сравнение с другими фреймворками в пространстве Web3

Среди актуальных фреймворков для агентов Web3 AI Eliza демонстрирует явные преимущества. Основываясь на отзывах более 50 исследователей ИИ и старших разработчиков блокчейна, Eliza превосходит другие фреймворки по следующим ключевым показателям:

• Поддержка поставщиков моделей
• Совместимость цепи
• Полнота функций
• Интеграция социальных медиа

3. Eliza OS: хорошо спроектированная Web3 AI экосистема

После понимания философии дизайна Элизы давайте погрузимся в то, как работает этот фреймворк. Элизу можно представить как тщательно разработанную систему ЛЕГО, где каждая часть идеально сочетается, сохраняя при этом исключительную гибкость.

Основные компоненты: пять ключевых ролей

В экосистеме Eliza пять основных компонентов работают вместе, чтобы образовать полную интеллектуальную систему.

• Агенты: Основные персонажи системы

Они функционируют как независимые «цифровые помощники», ответственные за обработку различных автономных взаимодействий. У каждого агента есть своя «память» и «личность», и он может вести последовательные разговоры и взаимодействия с пользователями через различные каналы, такие как Discord и Twitter.

• Файлы персонажей: «Персона» агентов

Чтобы сделать этих агентов более динамичными, Файлы персонажей выступают в качестве их «личных резюме». Эти файлы определяют личность и характерные черты агентов, уточняют, какие модели они могут использовать (например, OpenAI, Anthropic) и определяют, какие действия они могут выполнять (например, транзакции с использованием блокчейна, создание NFT). Благодаря хорошо продуманным конфигурациям персонажей каждый агент может проявлять уникальное профессиональное мастерство и поведенческие особенности.

• Поставщики: «система восприятия» агентов

Взаимодействуя с внешним миром, агенты полагаются на Поставщиков как на свою «систему восприятия». Точно так же, как людям нужны органы чувств для восприятия окружающего мира, поставщики предоставляют агентам информацию в реальном времени, такую как рыночные данные, детали кошелька и анализ настроений, что позволяет им лучше понимать текущую среду и контекст.

• Действия: «набор навыков» агентов

Когда требуются конкретные действия, Действия служат "навыками" агентов. От простых ордеров на покупку/продажу до сложной генерации NFT, каждое действие проходит тщательную проверку безопасности, чтобы обеспечить абсолютную безопасность при выполнении финансовых задач. Эти навыки позволяют агентам действовать эффективно в экосистеме Web3.

• Оценщики: «система принятия решений» агентов

Наконец, Оценщики выступают в роли "системы принятия решений" агентов, отвечают за оценку содержания беседы, извлечение ключевой информации и помощь агентам в создании долговременной памяти. Они не только отслеживают прогресс в достижении целей, но и обеспечивают связность всего процесса беседы.

Интеллектуальное взаимодействие: не просто разговоры

В плане взаимодействия Элиза использует многоуровневую систему понимания, подобную опытному переводчику, который не только улавливает буквальное значение, но и понимает контекст и намерения, лежащие в основе слов. Эта система может точно понимать истинные потребности пользователей, поддерживать последовательный опыт на различных платформах коммуникации и гибко адаптировать ответы в зависимости от контекста.

Система плагинов: неограниченный потенциал расширения

Плагиновая система Eliza - это по сути набор инструментов, который придает мощность расширяемости всей инфраструктуре. Эта расширяемость проявляется в трех направлениях: создание мультимедиа, интеграция с Web3 и инфраструктура:

• Для генерации мультимедиа он может производить изображения, видео и 3D-модели, поддерживать автоматическую генерацию коллекций NFT и обеспечивать возможности описания и анализа изображений.
• Для интеграции Web3 поддерживает многоканальные операции в сетях, таких как Ethereum и Solana, предлагает полный набор торговых функций и интегрирует различные операции DeFi.
• Для инфраструктуры он предоставляет базовые возможности, такие как браузерные сервисы, обработка документов и преобразование речи в текст.

Благодаря такому модульному дизайну, Eliza не только поддерживает стабильность системы, но и предлагает разработчикам практически неограниченные возможности для расширения. Это позволяет Eliza адаптироваться к постоянно возникающим требованиям и сценариям в экосистеме Web3.

4. Насколько способна Элиза? Инсайты из данных

Когда возникает новая технологическая платформа, ее фактическая производительность часто является основной проблемой. В этом отношении Элиза дает откровенный ответ. \
В тесте-бенчмарке GAIA (платформа, специально разработанная для оценки способности AI-агентов решать реальные проблемы), Элиза продемонстрировала впечатляющие возможности. Этот тест не только оценивает базовые навыки вопросов и ответов, но и требует от AI-агентов обладания различными компетенциями, такими как логическое мышление, мультимодальная обработка, просмотр веб-страниц и использование инструментов.
Хотя общий балл Eliza (19,42%) все еще отстает от текущих лучших решений, это достойный результат, особенно учитывая ее фокус на домене Web3. Следует отметить, что при выполнении базовых задач (уровень 1) Eliza достигла показателя завершения в 32,21%, демонстрируя свои прочные базовые возможности.

Web3 Домен: Ведущий устанавливатель стандартов

Особенно замечательно то, что Элиза играет роль «установщика стандартов» в области Web3. Поскольку системы искусственного интеллекта, сосредоточенные на Web3, все еще находятся на начальном этапе, Элиза взяла на себя роль в выработке всесторонней системы оценки, устанавливая направление для всей отрасли.

Эта система оценки разделена на три уровня, описанные в белой книге как версия "Теста Тьюринга" Web3 AI:

• Основные возможности: включает основные операции, такие как создание кошелька, транзакции токенов и взаимодействие с смарт-контрактами.
• Расширенные функции: Включает в себя последние технологии искусственного интеллекта, такие как генерация видео/3D по тексту и поддержка RAG.
• Премиум-качества: Обеспечивает автономное планирование и рассуждение на основе инструкций пользователя, достигая действительно интеллектуального принятия решений.

В настоящее время Элиза успешно реализовала все функции на базовом уровне и движется к продвинутому уровню. Команда выразила уверенность в том, что в ближайшие годы они достигнут полностью автономных систем искусственного интеллекта.

5. Практические применения: Рынок голосует реальными деньгами

Оригинальная белая книга включает раздел, демонстрирующий код для демонстрации практических применений, достижимых с помощью этой платформы. Однако для упрощения понимания и избежания технических деталей здесь будут выделены только более широкие применения.

Согласно белой книге, к январю 2025 года несколько значительных проектов Web3 построили свои системы искусственного интеллекта на основе Eliza. Общая рыночная капитализация этих партнеров превышает 20 миллиардов долларов.

Эта цифра может быть лучшей рекомендацией технологической мощи Eliza на рынке.

И, что еще более важно, команда Eliza уверена в будущем. Они считают, что по мере развития этих «умных агентов» мы будем наблюдать новую эру, в которой несколько искусственных интеллектов будут работать в гармонии. Как заявил генеральный директор Anthropic Дарио Амодей в своей концепции «гениального центра обработки данных», Eliza готовит почву для этого будущего.

6. Существующие ограничения и перспективы в будущем: Честный самоанализ

Ни одна технологическая платформа не идеальна, и команда Eliza честно указывает на текущие ограничения своей платформы в белой бумаге.

Три основных вызова, которые нужно решить

• Отсутствие системы рабочего процесса: Как и опытный помощник, требуется стандартизированный рабочий процесс, когда разработчики хотят реализовать рутинные задачи (например, периодическое агрегирование данных из нескольких источников), текущий фреймворк Eliza не предлагает готовых решений. Для таких потребностей могут потребоваться системы рабочего процесса с графическими интерфейсами, такие как Dify или Coze.
• Проблемы производительности в многозадачных системах: С увеличением числа агентов растет экспоненциально контекст и содержание памяти, которыми система должна управлять. В частности, балансировка вычислительной нагрузки и операционной эффективности при обработке больших вводно-выводных задач остается технической проблемой, которую следует решить.
• Расширение поддержки нескольких языков: В настоящее время Eliza в основном основана на TypeScript, но для привлечения разработчиков из других областей ей потребуется расширить поддержку других языков программирования, таких как Python и Rust.

Перспективы: открывая новую эру децентрализованного искусственного интеллекта

Несмотря на эти ограничения, значение Eliza далеко превышает просто технологический каркас.

Это представляет собой первоначальную попытку глубокой интеграции технологии искусственного интеллекта и веб-приложений Web3. Разработав каждый функциональный модуль в качестве стандартной программы TypeScript, Элиза обеспечивает полный контроль пользователей над системой. Он также предлагает безупречную интеграцию с данными блокчейна и смарт-контрактами.

Этот дизайн гарантирует одновременно безопасность и масштабируемость. Как указано в конце белой книги, возможности Eliza ограничены только воображением ее пользователей.

С продолжающимся развитием технологий ИИ и Web3 Элиза также будет продолжать развиваться, продолжая лидировать в развитии децентрализованного ИИ.

Отказ от ответственности:

1. Эта статья воспроизводится с [gatedeep tide TechFlow], авторские права принадлежат оригинальному автору [Deep Chao TechFlow], если у вас есть возражения по поводу перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с Gate Learnкоманда, команда обработает это как можно скорее согласно соответствующим процедурам.
2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, представляют только личные взгляды автора и не являются инвестиционными советами.
3. Другие языковые версии статьи переводятся командой Gate Learn. Если не указано иное, переведенную статью нельзя копировать, распространять или плагиатировать.