Attēla avots: (Shen Chao TechFlow)
Pēc daudziem pieprasījumiem Eliza beidzot ir publicējusi savu tehnisko baltās grāmatas.
Lai gan mēs bieži dzirdam par daudziem AI aģentiem, kas izstrādāti balstoties uz Eliza atvērtā koda arhitektūru, Eliza definīcija tehniskajā nozīmē joprojām trūkst detalizētas un nopietnas skaidrojuma.
Šī baltā grāmata ir lieliska atbilde uz to, kā Eliza nodrošina AI un Web3 dziļo integrāciju, modulāro sistēmas arhitektūras dizainu un tās tehniskās realizācijas detaļas kā atvērtā koda arhitektūru.
Baltā grāmata tika uzrakstīta kopā ar Shaw, vairākiem Eliza Labs locekļiem un citu attiecīgo organizāciju tehniskajiem speciālistiem, taču, ņemot vērā, ka baltā grāmata skar daudz tehnisko detaļu un profesionālās koncepcijas, tā varētu nebūt draudzīga parastiem lasītājiem.
Shen Chao TechFlow ir vienkāršojis un izvilcis to, lai ar vienkāršu valodu ātri izskaidrotu šīs baltās grāmatas saturu.
Attēla avots: (Shen Chao TechFlow)
Kāpēc veidot Eliza?
Lūdzu, ņem vērā, ka autors uzskata, ka domāšanas priekšnoteikums ir robežu noteikšana --- t.i., kriptovalūtu vai Web3 nozarē, kāpēc veidot Eliza, nevis salīdzināt šo arhitektūru ar plašāku līdzīgu AI arhitektūru.
Turpinot šo domu, tehniskās baltās grāmatas ievadā un fona daļā ir sniegta lieliska atbilde uz šo jautājumu:
AI un Web3 krustpunktā pastāv acīmredzams tukšums: trūkst aģentu arhitektūras, kas spētu perfektīgi integrēt Web3 lietojumprogrammas.
Attēla avots: (Shen Chao TechFlow)
Konkrēti, baltajā grāmatā uzskaitīti trīs galvenie izaicinājumi, ar kuriem saskaras Web3 nozare:
Decentralizēto darījumu sarežģītība. Ar Ethereum, Solana, BASE un citu publisko ķēžu strauju attīstību, aktīvu pārvaldīšana un darījumu izpilde dažādās ķēdēs kļūst arvien grūtāka. Lai gan tirgū jau ir dažas tirdzniecības platformas, šie pamata risinājumi bieži vien nav pietiekami vidējiem un augstākajiem lietotājiem ar pielāgotām vajadzībām.
Datu ieguves vērtība blokķēdē. Blokķēdē ir liels vērtīgu informāciju apjoms, sākot no pamata turēšanas adresēm un žetonu cenām, tirgus vērtību u.c., līdz dziļākiem rādītājiem, piemēram, vaļu kontu proporcijām, tirgus veidotāju stilu u.c. Kā efektīvi pārvērst šos sarežģītos datus par vērtīgām atziņām ir problēma, kas prasa risinājumu.
Sociālo mediju informācijas fragmentācija. Web3 nozarei X, Discord, Farcaster un citi sociālie kanāli ir svarīgi informācijas avoti. Taču ar pieaugošo viedokļu līderu (KOL) skaitu informācija kļūst arvien fragmentētāka, un katram tirgotājam ir izaicinājums iegūt vērtīgas atziņas informācijas plūdos.
Tā tieši balstoties uz šīm reālajām prasībām, Eliza radās. Kā pirmais atvērtā koda Web3 draudzīgais AI aģentu operētājsistēma, Eliza izmanto modulāru dizainu, ļaujot izstrādātājiem un lietotājiem pielāgot risinājumus savām vajadzībām.
Eliza cenšas samazināt parasto lietotāju piekļuves slieksni augstas klases AI funkcijām, ļaujot izveidot savu AI aģentu bez padziļinātām programmēšanas prasmēm.
Tajā pašā laikā baltā grāmata salīdzina sevi ar citiem izplatītākajiem AI arhitektūriem, un tabula apakšā sniedz skaidru priekšstatu par to, ka uz Web3 atbalsta līmeni Eliza apgalvo, ka tā ir vislabākā saderība, un tas ir galvenais punkts, ko baltā grāmata vēlas nodot.
Attēla avots: (Shen Chao TechFlow)
Eliza dizaina filozofija un tehniskā inovācija
Trīs galvenie dizaina principi: vienkāršs, bet ne vienkāršs
Eliza panākumi nav nejaušība. Dizaina sākumā komanda noteica trīs galvenos principus:
1. Web3 izstrādātājiem prioritāte. Ņemot vērā, ka Web3 galvenokārt izmanto JavaScript/TypeScript izstrādei, Eliza izvēlējās TypeScript kā izstrādes valodu. Tas ne tikai ļauj izstrādātājiem izmantot pazīstamus rīkus, bet arī ļauj viņiem viegli integrēt blokķēdes funkcijas esošajās tīmekļa lietojumprogrammās. Vienkāršoti sakot, tas ļauj Web3 izstrādātājiem „izmantot un darbināt”.
2. Modulārā paplašināšanas lietojumprogrammu dizains. Eliza sadala sistēmu kodola darbības laikā un četru galveno komponentu izstrādē:
Adapter（datu adapteris）
Raksturs（aģenta personība）
Klients（ziņu mijiedarbība）
Paplašinājums（vispārējās funkcijas）
Šis dizains ļauj izstrādātājiem brīvi pievienot savas paplašināšanas lietojumprogrammas, klientus, raksturus un adapterus, nesatraucoties par kodola darbības detaļām. Tas arī ļauj Eliza atbalstīt visplašāko modeļu sniedzēju klāstu (piemēram, OpenAI, Llama, Qwen u.c.), platformu integrāciju (X, Discord, Telegram u.c.) un ķēdes saderību (Solana, Ethereum, Ton u.c.).
3. Vienkārši, nevis sarežģīti:
Ierobežoto inženiertehnisko resursu apstākļos, saglabājot vienkāršu iekšējo izpildījumu, var ietaupīt laiku jaunu funkciju izstrādei, pielāgojoties jaunām ainavām un sekojot AI un Web3 nozares ātrai attīstībai.
Tehniskā inovācija: iekšējā un ārējā pilnveide.
Konkrētā īstenojumā Eliza inovācijas tiek dalītas divos virzienos: iekšējā uzlabošana un ārējās paplašināšanas funkcijas.
1. Iekšēja uzlabošana, lai uzlabotu AI modeļa domāšanas spējas, Eliza integrēja vairākas priekšējās tehnoloģijas:
Domāšanas ķēde（Chain-of-Thoughts）:
Tehniskā definīcija: pakāpeniska skaidrojuma ieviešana
Vienkārša izpratne: tāpat kā risinot matemātikas uzdevumus, ir jāraksta process, AI arī pakāpeniski uzrakstīs domāšanas procesu, nevis sniegs atbildi tieši. Tas ne tikai nodrošina precīzāku rezultātu, bet arī ļauj cilvēkiem saprast, kā AI nonāca pie secinājuma.
Domāšanas koks（Tree-of-Thoughts）:
Tehniskā definīcija: atļaut zaru izpēti, meklējot vairākus risinājumus.
Vienkārša izpratne: kā šaha spēlē, kad jāņem vērā dažādi iespējamie gājieni, AI vienlaikus izpētīs vairākus risinājumus, pēc tam izvēlēsies labāko.
Domāšanas grafiks（Graph-of-Thoughts）:
Tehniskā definīcija: savienot secināšanas ceļus.
Vienkārša izpratne: aplūkot problēmu kā tīklu, kurā dažādas idejas ir savstarpēji savienotas. Tāpat kā mēs risinām sarežģītas problēmas, saistot dažādas attiecīgās idejas, veidojot domu karti.
Domāšanas slānis（Layer-of-Thoughts）:
Tehniskā definīcija: slāņveida secināšana AI.
Vienkārša izpratne: kā filtrs, sadalot domāšanas procesu dažādos līmeņos. Tāpat kā, risinot problēmas, vispirms apsveram lielo virzienu, pēc tam detalizējam konkrētus sīkumus, pakāpeniski attīstoties.
2. Ārējās paplašināšanas iespējas, lai uzlabotu reālo problēmu risināšanas spējas, Eliza integrēja vairākas ārējas funkcijas:
RAG（retrieval-augmented generation）:
Tehniskā definīcija: uzlabota ģenerēšanas spēja, izmantojot atgūšanu.
Vienkārša izpratne: tāpat kā skolēns, veicot mājasdarbus, var atsaukties uz mācību grāmatu, AI atbildot uz jautājumiem var arī atsaukties uz savu „datubāzi”, nodrošinot precīzākas atbildes.
Vektoru datubāze:
Tehniskā definīcija: strukturēto datu glabāšana un atgūšana.
Vienkārša izpratne: atbilst AI „bibliotēkai”, kas var ātri atrast līdzīgus materiālus. Piemēram, ja tu saki: „Es gribu atrast dzejoli par mēnesi”, tas var ātri atrast visus saistītos dzejoļus.
Tīkla meklēšana:
Tehniskā definīcija: tūlītēja informācijas iegūšana no tīmekļa.
Vienkārša izpratne: ļaut AI meklēt jaunāko informāciju internetā, nevis būt ierobežotam noteiktā zināšanu lokā.
Teksts uz attēlu, video, 3D modeļiem:
Tehniskā definīcija: teksta apraksta pārvēršana par multimediju saturu
Vienkārša izpratne: tāpat kā mākslinieks var zīmēt attēlu, balstoties uz teksta aprakstu, AI var radīt attēlus, video un pat 3D modeļus atbilstoši tavām aprakstiem.
Salīdzinājums ar citu Web3 nozaru arhitektūrām
Pašlaik Eliza Web3 AI aģentu arhitektūrā demonstrē ievērojamas priekšrocības. Pamatojoties uz vairāk nekā 50 AI pētnieku un augsta līmeņa blokķēdes izstrādātāju atsauksmēm, Eliza ir labāka par citām arhitektūrām šajos galvenajos rādītājos.
Modeļu sniedzēju atbalsta līmenis
Ķēdes saderības situācija
Funkciju pilnības situācija
Sociālo mediju integrācijas situācija
Attēla avots: (Shen Chao TechFlow)
Eliza OS: rūpīgi izstrādāta Web3 AI ekosistēma
Saprotot Eliza dizaina filozofiju, aplūkosim, kā šī arhitektūra faktiski darbojas. Eliza var iedomāties kā rūpīgi izstrādātu LEGO sistēmu, kur katra daļa perfekti sader un saglabā lielu elastību.
Galvenie komponenti: pieci galvenie raksturi
Eliza pasaulē pieci galvenie komponenti sadarbojas, veidojot pilnvērtīgu intelektuālo sistēmu.
1. Aģenti（Agents）：sistēmas galvenie varoņi.
Tie ir kā neatkarīgi „digitālie asistenti”, kas atbild par dažādām autonomām mijiedarbībām. Katram aģentam ir sava „atmiņa” un „raksturs”, kas ļauj tiem sazināties un mijiedarboties ar lietotājiem, izmantojot dažādas platformas, piemēram, Discord, X.
2. Rakstura faili（Character Files）：aģenta „personība”
Lai aģentiem piešķirtu personību, nepieciešams Character Files（rakstura konfigurācija）atbalsts. Tas atbilst aģenta „personiskajam CV”, kas ne tikai nosaka tā identitāti un personiskās iezīmes, bet arī nosaka, kādi modeļi (piemēram, OpenAI, Anthropic) tam ir pieejami un kādas darbības (piemēram, blokķēdes darījumi, NFT izgatavošana) tas var veikt. Ar rūpīgi izstrādātām rakstura konfigurācijām katrs aģents var demonstrēt unikālas profesionālās prasmes un uzvedību.
3. Sniedzēji（Providers）：aģenta „percepcijas sistēma”
Interakcijā ar ārpasauli aģentiem nepieciešami sniedzēji（Providers） kā viņu „percepcijas sistēma”. Tāpat kā cilvēkiem ir nepieciešami sensori, lai uztvertu pasauli, sniedzēji nodrošina aģentiem tirgus datus, maku detaļas, noskaņojuma analīzi un citas tūlītējas informācijas, lai palīdzētu viņiem labāk izprast esošo vidi un kontekstu.
4. Darbības（Actions）：aģenta „prasmju krātuve”
Kad nepieciešams veikt konkrētu darbību, Actions（darbības） kļūst par aģenta „prasmju krātuvi”. No vienkāršiem pirkšanas un pārdošanas pasūtījumiem līdz sarežģītai NFT ģenerēšanai, katra darbība tiek veikta pēc stingras drošības verifikācijas, nodrošinot, ka finanšu uzdevumu izpilde ir droša. Šīs prasmes ļauj aģentam patiešām darboties Web3 pasaulē.
5. Novērtētāji（Evaluators）：aģenta „lēmumu sistēma”
Visbeidzot, Novērtētāji（Evaluators）darbojas kā aģenta „lēmumu sistēma”, kas atbild par sarunu satura novērtēšanu, svarīgu informācijas izvilkšanu un palīdzību aģentam veidot ilgtermiņa atmiņu. Tie ne tikai seko mērķu izpildes progress, bet arī nodrošina visu sarunu procesa konsekvenci.
Gudra mijiedarbība: ne tikai vienkārša saruna
Interakcijā Eliza izmanto daudzslāņu izpratnes sistēmu, kas līdzinās pieredzējuša tulka darbībai, kuram ir jāizprot ne tikai burtiskā nozīme, bet arī runātāja fons un nodoms. Šī sistēma spēj precīzi saprast lietotāja patiesās vajadzības, saglabāt konsekventu pieredzi dažādās saziņas platformās un elastīgi pielāgot atbildes atkarībā no konteksta.
Attēla avots: (Shen Chao TechFlow)
Paplašināšanai paredzētu lietojumprogrammu sistēma: neierobežotu paplašināšanas iespēju potenciāls.
Eliza paplašināšanas lietojumprogrammu sistēma ir būtībā rīku kaste, kas nodrošina spēcīgu paplašināšanas spēju visai arhitektūrai, kas izpaužas trīs virzienos: multimediju radīšanā, Web3 integrācijā un infrastruktūrā.
Multimediju radīšanā tā spēj ģenerēt attēlus, video, 3D modeļus, atbalstīt NFT sēriju automātisku ģenerēšanu un sniegt attēlu apraksta un analīzes iespējas.
Web3 integrācijā tā atbalsta Ethereum, Solana un citas daudzsistēmas operācijas, piedāvājot pilnīgu darījumu funkciju komplektu un integrējot dažādas DeFi darbības.
Infrastruktūrā tā nodrošina pārlūka pakalpojumus, dokumentu apstrādi, runas pārvēršanu tekstā un citas pamatspejas.
Izmantojot šo modulāro dizainu, Eliza ne tikai saglabā sistēmas stabilitāti, bet arī sniedz izstrādātājiem praktiski neierobežotas paplašināšanas iespējas. Tas arī ļauj Eliza pielāgoties Web3 pasaulē pastāvīgi parādītajām jaunajām prasībām un ainavām.
Kāda ir Eliza spēks? Skatoties uz datiem, redzēsim patiesību.
Kad parādās jauna tehniskā arhitektūra, cilvēki bieži vien visvairāk uztraucas par tās faktisko veiktspēju. Eliza šajā jomā sniedz godīgu atbildi.
GAIA testēšanas platformā (tā ir platforma, kas novērtē AI aģentu spēju risināt reālas problēmas), Eliza parādīja ievērojamu spēku. Šis tests nevis vērtē vienkāršas atbildes prasmes, bet prasa, lai AI aģents spētu demonstrēt loģisko secināšanu, multimodālo apstrādi, tīmekļa pārlūkošanu un rīku izmantošanu.
Lai gan testēšanā Eliza rezultāts (19.42%) ir joprojām tālu no pašreizējiem labākajiem risinājumiem, ņemot vērā, ka tas ir arhitektūra, kas koncentrējas uz Web3 nozari, šis rezultāts jau ir diezgan ievērojams. Īpaši pamata uzdevumu izpildē (Līmenis 1) Eliza sasniedza 32.21% izpildes līmeni, parādot tās stipro pamata spēju.
Attēla avots: (Shen Chao TechFlow)
Web3 nozare: novatorisks standartu veidotājs
Vēl svarīgāk, Eliza faktiski spēlē „standartu veidotāja” lomu Web3 nozarē. Ņemot vērā, ka Web3 virzītie AI sistēmas joprojām ir agrīnā posmā, Eliza pirmā izstrādāja pilnīgu novērtēšanas standartu sistēmu, norādot uz attīstības virzienu visai nozarei.
Šis novērtēšanas sistēma ir sadalīta trīs līmeņos, ko baltā grāmata dēvē par Web3 AI versiju „Turing testa”:
Pamatspējas: ieskaitot maku izveidi, žetonu tirdzniecību, viedos līgumus u.c.
Paplašinātas funkcijas: integrējot jaunākās AI tehnoloģijas, piemēram, tekstu uz video/3D, RAG atbalstu u.c.
Augstas klases funkcijas: spēja patstāvīgi plānot un secināt, pamatojoties uz lietotāja norādēm, īstenojot patiesi gudrus lēmumus.
Šobrīd Eliza ir veiksmīgi īstenojusi visus pamata līmeņa funkcijas un virzās uz progresīvu līmeni. Komanda apgalvo, ka viņi ir pārliecināti, ka tuvākajos gados varēs īstenot pilnīgi autonomu AI aģentu sistēmu.
Attēla avots: (Shen Chao TechFlow)
Praktiska lietojuma piemērs: tirgus izmanto īstu naudu, lai balsotu.
Oriģinālā baltā grāmata satur arī sadaļu par koda demonstrāciju, lai ilustrētu, ko pašreiz var izveidot, izmantojot šo arhitektūru; ņemot vērā izpratnes grūtības un tehniskās detaļas, šeit to izlaidīsim, koncentrējoties uz vispārēju ekonomisko faktu par faktiskajiem pielietojumiem.
Balstoties uz baltās grāmatas aprakstu, līdz 2025. gada 1. janvārim jau ir vairāki nozīmīgi Web3 projekti, kas balstīti uz Eliza izveidojuši savus AI aģentu sistēmas, šo partneru kopējā tirgus vērtība pārsniedz 20 miljardus USD.
Attēla avots: (Shen Chao TechFlow)
Šis skaitlis varbūt ir labākais tirgus atbalsts Eliza tehnoloģiju spēkam.
Vēl svarīgāk, Eliza komanda ir pārliecināta par nākotni. Viņi uzskata, ka, attīstoties šiem „gudrajiem aģentiem”, mēs redzēsim jaunu ēru, kurā vairāki AI elementi strādā kopā. Kā teica Anthropic izpilddirektors Dario Amodei: „ģeniālais datu centrs” vīzija, Eliza jau tagad veido ceļu uz šo nākotni.
Esošie ierobežojumi un nākotnes skatījums: godīga pašanalīze
Neviena tehniskā arhitektūra nevar būt pilnīga, un Eliza komanda baltajā grāmatā atklāti norāda uz esošajām arhitektūras ierobežojumiem.
Trīs galvenie risināmie izaicinājumi
Darba plūsmas sistēmas trūkums: tāpat kā prasmīgs asistents nepieciešams standartizētas darba plūsmas komplekts, kad izstrādātāji vēlas īstenot dažus regulārus uzdevumus (piemēram, regulāri apkopot datus no vairākām avotiem), esošā Eliza arhitektūra vēl nespēj piedāvāt izsmeļošus risinājumus. Šādiem pieprasījumiem joprojām var būt nepieciešama Dify vai Coze darbplūsmas sistēma ar grafisko interfeisu.
Daudzu aģentu sistēmas veiktspējas problēmas. Ar aģentu skaita pieaugumu sistēmai ir jāapstrādā konteksts un atmiņas saturs, kas aug eksponenciāli. Īpaši, apstrādājot lielu ievades un izvades uzdevumu apjomu, kā līdzsvarot aprēķinu izmaksas un darbības efektivitāti, joprojām ir tehniska problēma, kas jārisina.
Daudzvalodu atbalsta paplašināšanas prasības. Pašlaik Eliza galvenokārt balstās uz TypeScript, taču, lai piesaistītu vairāk nozares izstrādātāju, ir nepieciešams paplašināt funkcionalitāti, atbalstot citas programmēšanas valodas, piemēram, Python, Rust u.c.
Nākotnes skatījums: decentralizēta AI jauna laikmeta sākums
Neskatoties uz šiem ierobežojumiem, Eliza nozīme jau sen pārsniedz tikai tehnisko arhitektūru. Tā pārstāv AI tehnoloģiju un Web3 lietojumu dziļās integrācijas novatorisku mēģinājumu.
Pārvēršot katru funkciju moduļu veidā standartizētā TypeScript programmā, Eliza nodrošina lietotājiem pilnīgu kontroli pār sistēmu. Tajā pašā laikā tā piedāvā nevainojamu integrāciju ar blokķēdes datiem, viedajiem līgumiem. Šis dizains garantē drošību un uztur izcilu paplašināšanas spēju.
Kā teikts baltajā grāmatā, Eliza iespējas ir tikai ierobežotas ar lietotāju iztēli. Ar AI un Web3 tehnoloģiju pastāvīgu attīstību, Eliza arī turpinās attīstīties, turpinot virzīt decentralizētā AI attīstības virzienu.
Šis raksts ir atkārtoti publicēts ar atļauju: (Shen Chao TechFlow)
Oriģinālā autora nosaukums: (Shen Chao TechFlow)
„Daudzi AI aģenti izmanto! Eliza baltā grāmata publicēta: detalizēti izskaidrotas 3 lielās principa, 5 galvenie komponenti” šis raksts pirmo reizi publicēts „Kriptovalūtu pilsētā”
