Después de mucha anticipación, Eliza ha lanzado oficialmente su libro técnico hoy.

Si bien muchos agentes de IA son conocidos comúnmente por estar construidos sobre el marco de código abierto de Eliza, siempre ha habido una falta de documentación detallada y formal sobre cómo Eliza se define desde una perspectiva técnica.

Este libro blanco proporciona una respuesta completa, describiendo cómo Eliza permite una integración profunda entre AI y Web3, su arquitectura de sistema modular y los detalles de implementación técnica de su papel como un marco de código abierto.

El libro blanco fue coescrito por Shaw, varios miembros de Eliza Labs y expertos técnicos de otras organizaciones relacionadas. Sin embargo, debido a sus extensos detalles técnicos y conceptos especializados, es posible que no sea muy accesible para los lectores en general.

Para abordar esto, TechFlow ha simplificado y destilado el contenido, con el objetivo de explicar el whitepaper en lenguaje sencillo para ayudar a los lectores a comprender rápidamente su esencia.

1. ¿Por qué se creó Eliza?

Es importante establecer un alcance claro al considerar esta pregunta. Específicamente, ¿por qué desarrollar Eliza dentro del contexto de la cripto o Web3, en lugar de comparar este marco con marcos de IA más amplios?

Siguiendo esta línea de pensamiento, las secciones de introducción y antecedentes del libro blanco técnico proporcionan una excelente respuesta:

En la intersección de IA y Web3, siempre ha existido una brecha significativa, una falta de un marco que pueda integrarse sin problemas con las aplicaciones de Web3.

Específicamente, el libro blanco identifica tres desafíos principales que enfrenta el espacio Web3:

1. Complejidad de Transacciones Descentralizadas Con el rápido crecimiento de cadenas públicas como Ethereum, Solana y BASE, la gestión de activos y la ejecución de transacciones en diferentes cadenas se ha vuelto cada vez más desafiante. Si bien existen plataformas de trading, sus funcionalidades básicas a menudo no son suficientes para usuarios intermedios y avanzados con necesidades de personalización.
2. Extracción de valor de los datos en la cadena de bloques La cadena de bloques contiene una inmensa cantidad de información valiosa, que va desde métricas básicas como cambios de dirección de billetera, precios de tokens y capitalización de mercado hasta métricas más avanzadas como relaciones de cuentas de ballenas y patrones de creadores de mercado. Transformar eficazmente estos datos complejos en ideas prácticas sigue siendo un problema apremiante.
3. Fragmentación de la información en las redes sociales Para la industria Web3, plataformas como Twitter, Discord y Farcaster son canales esenciales para la información. Sin embargo, a medida que aumenta el número de líderes de opinión clave (KOL), la información se fragmenta cada vez más. Extraer información valiosa de esta inundación de información se ha convertido en un desafío común para los traders.

Eliza fue creada en respuesta a estas necesidades del mundo real. Como el primer sistema operativo de agente de IA de código abierto y compatible con Web3, Eliza adopta un diseño modular, lo que permite a los desarrolladores y usuarios personalizar soluciones basadas en sus requisitos específicos.

Eliza tiene como objetivo reducir la barrera para que los usuarios comunes accedan a funcionalidades avanzadas de IA,

permitiéndoles construir sus propios agentes de inteligencia artificial sin necesidad de tener amplios conocimientos de programación.

Además, el whitepaper compara a Eliza con varios marcos de IA comunes. Una tabla comparativa destaca claramente que Eliza afirma ofrecer el mejor soporte para Web3, que también es el mensaje clave que busca transmitir todo el whitepaper.

2. La filosofía de diseño y las innovaciones técnicas de Eliza

Tres Principios de Diseño Básicos: Simplicidad Sin Simplificación Excesiva

El éxito de Eliza no es una coincidencia. Desde el principio, el equipo estableció tres principios fundamentales:

1. Desarrollador Web3 Primero Reconociendo que el desarrollo de Web3 depende principalmente de JavaScript/TypeScript, Eliza eligió TypeScript como su lenguaje de desarrollo. Esta decisión permite a los desarrolladores trabajar con herramientas familiares e integrar sin problemas funcionalidades de blockchain en aplicaciones web existentes. En pocas palabras, permite a los desarrolladores de Web3 "usarlo tal cual".
2. La arquitectura de plugins modulares de Eliza descompone su sistema en un tiempo de ejecución central y cuatro componentes clave:

• Adaptador(Integración de Datos)
• Carácter(Personalidad del agente)
• Cliente (Interacción del mensaje)
• Complemento(Funcionalidad general)

Esta arquitectura permite a los desarrolladores agregar libremente sus propios complementos, clientes, personajes y adaptadores sin preocuparse por los detalles del tiempo de ejecución principal. También permite a Eliza admitir una amplia gama de proveedores de modelos (por ejemplo, OpenAI, Llama, Qwen), integraciones de plataformas (por ejemplo, Twitter, Discord, Telegram) y compatibilidad con blockchains (por ejemplo, Solana, Ethereum, Ton).

1. Priorizando la simplicidad sobre la complejidad

Con recursos de ingeniería limitados, mantener una implementación interna simple ahorra tiempo para desarrollar nuevas características, adaptarse a nuevos escenarios y mantenerse al día con la rápida evolución de la IA y Web3.

Innovaciones técnicas: fortaleciéndose internamente y expandiéndose externamente

Las innovaciones técnicas de Eliza se pueden dividir en dos dimensiones: mejoras internas y expansiones externas.

1. Mejoras internas Para mejorar las capacidades de razonamiento de los modelos de IA, Eliza integra varias técnicas de vanguardia:

• Chain-of-Thoughts (CoT):
  • Definición técnica: Introduce explicaciones paso a paso.
  • Explicación simplificada: Similar a resolver un problema de matemáticas escribiendo cada paso, la IA explica su proceso de pensamiento paso a paso en lugar de saltar directamente a la respuesta. Esto no solo mejora la precisión sino que también facilita a los humanos entender cómo se llega a las conclusiones.
• Tree-of-Thoughts (ToT):
  • Definición técnica: Permite ramificar para explorar múltiples soluciones.
  • Explicación simplificada: al igual que considerar diferentes movimientos en una partida de ajedrez, la IA explora varias soluciones posibles simultáneamente y elige la mejor. Es como navegar por un árbol de decisiones para encontrar el camino óptimo.
• Graph-of-Thoughts (GoT):
  • Definición técnica: Conecta los caminos de razonamiento.
  • Explicación simplificada: trata el problema como una red donde las ideas están interconectadas. Similar a cómo los humanos crean mapas mentales para problemas complejos, la IA conecta varias ideas para formar una comprensión integral.
• Layer-of-Thoughts (LoT):
  • Definición técnica: Conecta los caminos de razonamiento.
  • Explicación simplificada: trata el problema como una red donde las ideas están interconectadas. Similar a cómo los humanos crean mapas mentales para problemas complejos, la IA conecta diversas ideas para formar una comprensión integral.

1. Expansiones externas Para mejorar sus capacidades de resolución de problemas prácticos, Eliza integra diversas funcionalidades externas:

• Generación con Recuperación Aumentada (RAG):
  • Definición técnica: Mejora las capacidades generativas a través de la recuperación.
  • Explicación simplificada: Como un estudiante consultando un libro de texto mientras hace la tarea, la IA accede a su 'base de conocimientos' para asegurar respuestas más precisas.
• Bases de datos vectoriales:
  • Definición técnica: Almacena y recupera datos estructurados.
  • Explicación simplificada: Funciona como una 'biblioteca' para la IA, permitiéndole encontrar rápidamente contenido similar. Por ejemplo, si pides un poema sobre la luna, puede recuperar instantáneamente obras relacionadas.
• Búsqueda web:
  • Definición técnica: Recupera información en tiempo real de internet.
  • Explicación simplificada: Permite que la IA navegue por la web como un humano, accediendo a la información más reciente en lugar de depender únicamente del conocimiento preexistente.
• Texto a Imagen/Vídeo/Modelo 3D:
  • Definición técnica: Convierte descripciones de texto en contenido multimedia.
  • Explicación simplificada: Al igual que un artista que dibuja en base a una descripción, la IA puede generar imágenes, videos o incluso modelos 3D en función de tu entrada.

Comparación con otros marcos en el espacio Web3

Entre los marcos de agentes de IA Web3 actuales, Eliza muestra claras ventajas. Basado en comentarios de más de 50 investigadores de IA y desarrolladores senior de blockchain, Eliza supera a otros marcos en las siguientes métricas clave:

• Soporte para proveedores de modelos
• Compatibilidad de cadenas
• Completeness de características
• Integración de redes sociales

3. Eliza OS: Un ecosistema de inteligencia artificial bien elaborado para Web3

Después de entender la filosofía de diseño de Eliza, vamos a sumergirnos en cómo funciona este marco. Eliza puede ser concebida como un sistema LEGO meticulosamente diseñado, donde cada parte encaja perfectamente manteniendo una flexibilidad excepcional.

Componentes principales: Cinco roles clave

En el ecosistema de Eliza, cinco componentes principales trabajan juntos para formar un sistema inteligente completo.

• Agentes: Los personajes principales del sistema

Funcionan como "asistentes digitales" independientes, responsables de manejar varias interacciones autónomas. Cada agente tiene su propia "memoria" y "personalidad" y puede entablar conversaciones e interacciones coherentes con los usuarios a través de diferentes canales como Discord y Twitter.

• Archivos de personajes: La "persona" de los agentes

Para hacer que estos agentes sean más dinámicos, los Archivos de Personaje actúan como sus “currículums personales”. Estos archivos definen la identidad y los rasgos de personalidad de los agentes, especifican qué modelos pueden usar (por ejemplo, OpenAI, Anthropic) y determinan qué acciones pueden realizar (por ejemplo, transacciones blockchain, creación de NFT). A través de configuraciones de personajes bien diseñadas, cada agente puede exhibir una experiencia profesional única y patrones de comportamiento.

• Proveedores: El "sistema de percepción" de los agentes

Cuando interactúan con el mundo externo, los agentes confían en los Proveedores como su 'sistema de percepción'. Al igual que los humanos necesitan sentidos para percibir su entorno, los proveedores suministran a los agentes información en tiempo real como datos de mercado, detalles de billetera y análisis de sentimiento, lo que les permite comprender mejor el entorno y el contexto actual.

• Acciones: El 'conjunto de habilidades' de los agentes

Cuando se requieren acciones específicas, las acciones sirven como el 'conjunto de habilidades' de los agentes. Desde simples órdenes de compra/venta hasta la generación de NFT complejos, cada acción se somete a una rigurosa validación de seguridad para garantizar una seguridad absoluta al manejar tareas financieras. Estas habilidades permiten a los agentes operar de manera efectiva en el ecosistema Web3.

• Evaluadores: El "sistema de toma de decisiones" de los agentes

Por último, los Evaluadores actúan como el “sistema de toma de decisiones” de los agentes, responsables de evaluar el contenido de la conversación, extraer información clave y ayudar a los agentes a construir una memoria a largo plazo. No solo realizan un seguimiento del progreso hacia los objetivos, sino que también garantizan la coherencia de todo el proceso de conversación.

Interacción inteligente: más que simples conversaciones

En cuanto a la interacción, Eliza utiliza un sistema de comprensión multicapa, similar al de un traductor experimentado que no solo comprende el significado literal sino que también entiende el contexto y la intención detrás de las palabras. Este sistema puede comprender con precisión las verdaderas necesidades de los usuarios, mantener una experiencia consistente en varias plataformas de comunicación y ajustar las respuestas de manera flexible en función del contexto.

Sistema de complementos: Potencial de expansión ilimitado

El sistema de complementos de Eliza es fundamentalmente una caja de herramientas que aporta una gran capacidad de extensibilidad a todo el marco. Esta extensibilidad se refleja en tres direcciones: generación de multimedia, integración Web3 e infraestructura:

• Para la generación multimedia, puede producir imágenes, videos y modelos 3D, admitir la generación automática de colecciones NFT y proporcionar capacidades de descripción y análisis de imágenes.
• Para la integración de Web3, admite operaciones multi-cadena en redes como Ethereum y Solana, ofrece una amplia gama de funcionalidades comerciales e integra varias operaciones DeFi.
• Para la infraestructura, proporciona capacidades fundamentales como servicios de navegador, procesamiento de documentos y conversión de texto a voz.

A través de este diseño modular, Eliza no solo mantiene la estabilidad del sistema, sino que también ofrece a los desarrolladores casi posibilidades ilimitadas de expansión. Esto permite que Eliza se adapte a las demandas y escenarios siempre emergentes en el ecosistema Web3.

4. ¿Qué tan capaz es Eliza? Ideas a partir de los datos

Cuando surge un nuevo marco tecnológico, su rendimiento real suele ser la principal preocupación. En este sentido, Eliza proporciona una respuesta sincera. \
En la prueba de referencia GAIA (una plataforma diseñada específicamente para evaluar la capacidad de los agentes de IA para resolver problemas del mundo real), Eliza demostró capacidades impresionantes. Esta prueba no se limita a evaluar las habilidades básicas de preguntas y respuestas, sino que requiere que los agentes de IA posean diversas competencias, como el razonamiento lógico, el procesamiento multimodal, la navegación web y el uso de herramientas. \
Aunque la puntuación general de Eliza (19.42%) todavía está por debajo de las soluciones de mejor rendimiento actuales, este es un resultado encomiable, especialmente teniendo en cuenta su enfoque en el dominio Web3. Cabe destacar que, en el manejo de tareas fundamentales (Nivel 1), Eliza logró una tasa de finalización del 32.21%, demostrando sus sólidas capacidades fundamentales.

Dominio Web3: Un creador de estándares pionero

Lo más destacado es que Eliza desempeña el papel de un "establecedor de estándares" en el campo de Web3. Como los sistemas de IA centrados en Web3 todavía están en sus primeras etapas, Eliza ha tomado la iniciativa al proponer un marco de evaluación integral, estableciendo la dirección para toda la industria.

Este marco de evaluación se divide en tres niveles, referidos en el libro blanco como la versión de inteligencia artificial Web3 del "Turing Test":

• Capacidades básicas: Incluye operaciones fundamentales como la creación de billetera, transacciones de tokens e interacciones con contratos inteligentes.
• Funciones avanzadas: Incorpora las últimas tecnologías de IA, como la generación de texto a video/3D y el soporte RAG.
• Características Premium: Permite la planificación autónoma y el razonamiento basado en las instrucciones del usuario, logrando una toma de decisiones verdaderamente inteligente.

Actualmente, Eliza ha implementado con éxito todas las funciones a nivel básico y está avanzando hacia el nivel avanzado. El equipo expresó su confianza en que lograrán sistemas de agentes de IA completamente autónomos en los próximos años.

5. Aplicaciones prácticas: El mercado vota con dinero real

El libro blanco original incluye una sección que muestra código para demostrar aplicaciones prácticas alcanzables con el marco. Sin embargo, para simplificar la comprensión y evitar detalles técnicos, solo se destacarán las aplicaciones más amplias aquí.

Según el libro blanco, hasta enero de 2025, varios proyectos significativos de Web3 han construido sus sistemas de agentes de IA basados en Eliza. La capitalización de mercado combinada de estos socios supera los $20 mil millones.

Esta cifra en sí misma puede ser la mejor prueba de la fortaleza tecnológica de Eliza por parte del mercado.

Más importante aún, el equipo de Eliza tiene confianza en el futuro. Ellos creen que a medida que estos "agentes inteligentes" continúen evolucionando, presenciaremos una nueva era en la que múltiples unidades de IA trabajen juntas en armonía. Como afirmó el CEO de Anthropic, Dario Amodei, en su visión de un "centro de datos genial", Eliza está abriendo el camino para este futuro.

6. Limitaciones existentes y perspectivas futuras: un honesto autoanálisis

Ningún marco tecnológico es perfecto, y el equipo de Eliza señala honestamente las limitaciones actuales de su marco en el libro blanco.

Tres grandes desafíos que deben ser resueltos

• Falta de sistema de flujo de trabajo: Al igual que un asistente experimentado requiere un flujo de trabajo estandarizado, cuando los desarrolladores desean implementar tareas rutinarias (como la agregación periódica de datos de múltiples fuentes), el marco actual de Eliza no ofrece soluciones predefinidas. Para tales necesidades, aún pueden ser necesarios sistemas de flujo de trabajo con interfaces gráficas, como Dify o Coze.
• Problemas de rendimiento en sistemas multiagente: A medida que aumenta el número de agentes, el contexto y el contenido de la memoria que el sistema necesita manejar crecen de forma exponencial. En particular, equilibrar la sobrecarga computacional y la eficiencia operativa al manejar tareas de entrada y salida grandes sigue siendo un desafío técnico por resolver.
• Expansión del soporte multilingüe: Actualmente, Eliza se basa principalmente en TypeScript, pero para atraer a desarrolladores de más ámbitos, deberá ampliar el soporte para otros lenguajes de programación como Python y Rust.

Perspectiva: Pionera en una Nueva Era de IA Descentralizada

A pesar de estas limitaciones, la importancia de Eliza ha superado con creces la de un simple marco tecnológico.

Representa un intento pionero de integración profunda de la tecnología de IA y las aplicaciones Web3. Al diseñar cada módulo funcional como un programa TypeScript estándar, Eliza garantiza que los usuarios tengan control completo sobre el sistema. También ofrece una integración perfecta con datos de blockchain y contratos inteligentes.

Este diseño garantiza tanto la seguridad como la escalabilidad. Como se indica al final del libro blanco, las posibilidades de Eliza solo están limitadas por la imaginación de sus usuarios.

Con la continua evolución de las tecnologías de IA y Web3, Eliza también seguirá evolucionando, liderando el desarrollo de la IA descentralizada.

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