Após muita expectativa, Eliza lançou oficialmente seu whitepaper técnico hoje.

Embora muitos agentes de IA sejam comumente conhecidos por serem construídos sobre o framework de código aberto Eliza, sempre houve uma falta de documentação detalhada e formal sobre como o Eliza se define do ponto de vista técnico.

Este whitepaper fornece uma resposta abrangente, descrevendo como Eliza permite uma integração profunda entre AI e Web3, sua arquitetura de sistema modular e os detalhes de implementação técnica de seu papel como um framework de código aberto.

O whitepaper foi coescrito por Shaw, vários membros da Eliza Labs e especialistas técnicos de outras organizações relacionadas. No entanto, devido aos seus extensos detalhes técnicos e conceitos especializados, pode não ser muito acessível para leitores em geral.

Para solucionar isso, a TechFlow simplificou e destilou o conteúdo, com o objetivo de explicar o whitepaper em linguagem simples para ajudar os leitores a entender rapidamente sua essência.

1. Por que Eliza foi criada?

É importante definir um escopo claro ao considerar essa pergunta. Especificamente, por que desenvolver Eliza dentro do contexto de cripto ou Web3, em vez de comparar esse framework com frameworks de IA mais amplos?

Seguindo essa linha de pensamento, as seções de introdução e contexto do whitepaper técnico fornecem uma excelente resposta:

Na interseção de AI e Web3, sempre houve uma lacuna significativa - uma falta de um framework que possa ser integrado perfeitamente com as aplicações Web3.

Especificamente, o whitepaper identifica três grandes desafios enfrentados pelo espaço Web3:

1. Complexidade das Transações Descentralizadas Com o rápido crescimento das cadeias públicas como Ethereum, Solana e BASE, gerenciar ativos e executar transações entre diferentes cadeias tem se tornado cada vez mais desafiador. Embora existam plataformas de negociação, suas funcionalidades básicas muitas vezes não atendem às necessidades de usuários intermediários e avançados com personalização.
2. Extração de Valor a Partir de Dados On-Chain O Blockchain contém uma quantidade imensa de informações valiosas, desde métricas básicas como mudanças de endereços de carteira, preços de tokens e capitalização de mercado até métricas mais avançadas como proporções de contas de baleias e padrões de criadores de mercado. Transformar efetivamente esses dados complexos em insights acionáveis continua sendo uma questão urgente.
3. Fragmentação de Informações de Mídias Sociais Para a indústria Web3, plataformas como Twitter, Discord e Farcaster são canais essenciais de informação. No entanto, à medida que o número de líderes de opinião-chave (KOLs) cresce, as informações se tornam cada vez mais fragmentadas. Extrair insights valiosos dessa enxurrada de informações se tornou um desafio comum para os traders.

Eliza foi criada em resposta a essas necessidades do mundo real. Como o primeiro sistema operacional de agente de IA de código aberto e compatível com Web3, Eliza adota um design modular, permitindo que desenvolvedores e usuários personalizem soluções com base em seus requisitos específicos.

Eliza tem como objetivo reduzir a barreira para que usuários comuns acessem funcionalidades avançadas de IA,

permitindo-lhes construir seus próprios agentes de IA sem necessidade de ampla expertise em programação.

Além disso, o whitepaper compara Eliza com vários frameworks comuns de IA. Uma tabela comparativa destaca claramente que Eliza afirma oferecer o melhor suporte para Web3, que é também a mensagem chave que o whitepaper inteiro procura transmitir.

2. Filosofia de design e inovações técnicas de Eliza

Três Princípios de Design Principais: Simplicidade Sem Simplificação Excessiva

O sucesso de Eliza não é uma coincidência. Desde o início, a equipe estabeleceu três princípios fundamentais:

1. Desenvolvedor Web3 PrimeiroReconhecendo que o desenvolvimento do Web3 depende principalmente do JavaScript/TypeScript, Eliza escolheu o TypeScript como sua linguagem de desenvolvimento. Essa decisão permite que os desenvolvedores trabalhem com ferramentas familiares e integrem perfeitamente funcionalidades de blockchain em aplicativos da web existentes. Em resumo, isso permite que os desenvolvedores do Web3 o 'usem prontamente'.
2. A Arquitetura de Plugin Modular Eliza divide seu sistema em um tempo de execução principal e quatro componentes-chave:

• Adaptador(Integração de Dados)
• Personagem(Personalidade do Agente)
• Cliente(Mensagem de Interação)
• Plugin (Funcionalidade Geral)

Esta arquitetura permite que os desenvolvedores adicionem livremente seus próprios plugins, clientes, personagens e adaptadores sem se preocupar com os detalhes do tempo de execução principal. Também permite que Eliza suporte uma ampla gama de provedores de modelos (por exemplo, OpenAI, Llama, Qwen), integrações de plataforma (por exemplo, Twitter, Discord, Telegram) e compatibilidade com blockchain (por exemplo, Solana, Ethereum, Ton).

1. Priorizando Simplicidade em Detrimento da Complexidade

Com recursos de engenharia limitados, manter uma implementação interna simples economiza tempo para desenvolver novos recursos, adaptar-se a novos cenários e acompanhar a rápida evolução da IA e da Web3.

Inovações técnicas: Fortalecendo internamente e expandindo externamente

As inovações técnicas da Eliza podem ser divididas em duas dimensões: melhorias internas e expansões externas.

1. Melhorias Internas Para melhorar as capacidades de raciocínio dos modelos de IA, Eliza integra várias técnicas de ponta:

• Chain-of-Thoughts (CoT):
  • Definição Técnica: Apresenta explicações passo a passo.
  • Explicação simplificada: semelhante à resolução de um problema de matemática escrevendo cada etapa, a IA explica seu processo de pensamento passo a passo em vez de pular diretamente para a resposta. Isso não só melhora a precisão, mas também torna mais fácil para os humanos entenderem como as conclusões são alcançadas.
• Tree-of-Thoughts (ToT):
  • Definição técnica: Permite o ramificação para explorar múltiplas soluções.
  • Explicação Simplificada: Assim como considerar diferentes movimentos em um jogo de xadrez, a IA explora simultaneamente várias soluções possíveis e escolhe a melhor. É como navegar por uma árvore de decisões para encontrar o caminho ótimo.
• Graph-of-Thoughts (GoT):
  • Definição Técnica: Conecta caminhos de raciocínio.
  • Explicação simplificada: trata o problema como uma rede em que as ideias estão interligadas. Semelhante a como os seres humanos criam mapas mentais para problemas complexos, a IA conecta várias ideias para formar uma compreensão abrangente.
• Layer-of-Thoughts (LoT):
  • Definição Técnica: Conecta caminhos de raciocínio.
  • Explicação simplificada: Trata o problema como uma rede onde as ideias estão interconectadas. Similar à forma como os humanos criam mapas mentais para problemas complexos, a IA conecta várias ideias para formar uma compreensão abrangente.

1. Expansões Externas Para aprimorar suas capacidades práticas de resolução de problemas, Eliza integra várias funcionalidades externas:

• Geração com Recuperação Aprimorada (RAG):
  • Definição Técnica: Aumenta as capacidades generativas por meio da recuperação.
  • Explicação Simplificada: Assim como um estudante consultando um livro didático ao fazer a lição de casa, a IA acessa sua "base de conhecimento" para garantir respostas mais precisas.
• Bancos de Dados Vetoriais:
  • Definição Técnica: Armazena e recupera dados estruturados.
  • Explicação Simplificada: Funciona como uma “biblioteca” para a IA, permitindo que ela encontre rapidamente conteúdos semelhantes. Por exemplo, se você pedir por um poema sobre a lua, ela pode instantaneamente recuperar obras relacionadas.
• Pesquisa na Web:
  • Definição técnica: Obtém informações em tempo real da internet.
  • Explicação Simplificada: Permite que a IA navegue na web como um humano, acessando as informações mais recentes em vez de depender apenas do conhecimento pré-existente.
• Texto para Imagem/Vídeo/Modelo 3D:
  • Definição técnica: Converte descrições de texto em conteúdo multimídia.
  • Explicação Simplificada: Como um artista desenhando com base em uma descrição, a IA pode gerar imagens, vídeos ou até mesmo modelos 3D com base na sua entrada.

Comparação com Outros Frameworks no Espaço Web3

Entre os frameworks de agente de IA Web3 atuais, Eliza demonstra claras vantagens. Com base no feedback de mais de 50 pesquisadores de IA e desenvolvedores sênior de blockchain, Eliza supera outros frameworks nas seguintes métricas-chave:

• Suporte para provedores de modelo
• Compatibilidade de cadeia
• Completeness de recursos
• Integração de mídias sociais

3. Eliza OS: Um ecossistema de IA Web3 bem elaborado

Após entender a filosofia de design da Eliza, vamos mergulhar em como esse framework opera. Eliza pode ser imaginada como um sistema LEGO meticulosamente projetado, onde cada peça se encaixa perfeitamente, mantendo uma flexibilidade excepcional.

Componentes principais: cinco papéis-chave

No ecossistema da Eliza, cinco componentes principais trabalham juntos para formar um sistema inteligente completo.

• Agentes: Os personagens principais do sistema

Eles funcionam como “assistentes digitais” independentes, responsáveis por lidar com várias interações autônomas. Cada agente tem sua própria “memória” e “personalidade” e pode se engajar em conversas e interações coerentes com os usuários por meio de diferentes canais como Discord e Twitter.

• Arquivos de Personagens: A 'persona' dos agentes

Para tornar esses agentes mais dinâmicos, os Arquivos de Personagem atuam como seus 'currículos pessoais'. Esses arquivos definem a identidade e os traços de personalidade dos agentes, especificam quais modelos eles podem usar (por exemplo, OpenAI, Anthropic) e determinam quais ações eles podem executar (por exemplo, transações de blockchain, criação de NFTs). Através de configurações de personagem bem projetadas, cada agente pode exibir experiência profissional e padrões comportamentais únicos.

• Provedores: O 'sistema de percepção' dos agentes

Ao interagir com o mundo externo, os agentes contam com os Provedores como seu 'sistema de percepção'. Assim como os seres humanos precisam de sentidos para perceber o ambiente ao seu redor, os provedores fornecem aos agentes informações em tempo real, como dados de mercado, detalhes da carteira e análise de sentimento, permitindo que eles compreendam melhor o ambiente e o contexto atual.

• Ações: A "habilidade" dos agentes

Quando ações específicas são necessárias, as Ações servem como o "conjunto de habilidades" dos agentes. De ordens simples de compra/venda a geração de NFTs complexos, cada ação passa por uma rigorosa validação de segurança para garantir a segurança absoluta ao lidar com tarefas financeiras. Essas habilidades permitem que os agentes operem efetivamente no ecossistema Web3.

• Avaliadores: O “sistema de tomada de decisão” dos agentes

Por último, os Avaliadores atuam como o “sistema de tomada de decisão” dos agentes, responsáveis por avaliar o conteúdo da conversa, extrair informações-chave e ajudar os agentes a construir uma memória de longo prazo. Eles não apenas acompanham o progresso em direção aos objetivos, mas também garantem a coerência de todo o processo de conversação.

Interação Inteligente: Mais Do Que Simples Conversas

Em termos de interação, Eliza emprega um sistema de compreensão em múltiplas camadas, muito parecido com um tradutor experiente que não apenas entende o significado literal, mas também compreende o contexto e a intenção por trás das palavras. Este sistema pode compreender com precisão as necessidades reais dos usuários, manter uma experiência consistente em várias plataformas de comunicação e ajustar flexivelmente as respostas com base no contexto.

Sistema de Plugins: Potencial de Expansão Ilimitado

O sistema de plugins do Eliza é essencialmente uma caixa de ferramentas que traz uma extensibilidade poderosa para todo o framework. Essa extensibilidade é refletida em três direções: geração de multimídia, integração Web3 e infraestrutura:

• Para a geração de multimídia, ela pode produzir imagens, vídeos e modelos 3D, suportar a geração automática de coleções NFT e fornecer capacidades de descrição e análise de imagens.
• Para integração Web3, ela suporta operações multi-chain em redes como Ethereum e Solana, oferece um conjunto abrangente de funcionalidades de negociação e integra várias operações DeFi.
• Para infraestrutura, ele fornece capacidades fundamentais, como serviços de navegador, processamento de documentos e conversão de fala para texto.

Por meio desse design modular, Eliza não apenas mantém a estabilidade do sistema, mas também oferece aos desenvolvedores possibilidades de expansão praticamente ilimitadas. Isso permite que Eliza se adapte às demandas e cenários em constante evolução no ecossistema Web3.

4. Quão Capaz é Eliza? Insights a partir de Dados

Quando surge um novo quadro de tecnologia, o desempenho real costuma ser a principal preocupação. Nesse sentido, Eliza fornece uma resposta franca. \
No teste de referência do GAIA (uma plataforma especificamente projetada para avaliar a capacidade dos agentes de IA de resolver problemas do mundo real), Eliza demonstrou habilidades impressionantes. Este teste não avalia apenas habilidades básicas de perguntas e respostas, mas requer que os agentes de IA possuam várias competências, como raciocínio lógico, processamento multimodal, navegação na web e uso de ferramentas.
Embora a pontuação geral de Eliza (19,42%) ainda esteja atrás das soluções de melhor desempenho atuais, este é um resultado louvável, especialmente considerando seu foco no domínio da Web3. Notavelmente, ao lidar com tarefas fundamentais (Nível 1), Eliza alcançou uma taxa de conclusão de 32,21%, mostrando suas sólidas capacidades fundamentais.

Domínio Web3: Um Pioneiro na Definição de Padrões

O que é ainda mais digno de nota é que Eliza desempenha o papel de "padrão definidor" no campo da Web3. Como os sistemas de IA focados na Web3 ainda estão em seus estágios iniciais, Eliza liderou a proposição de um quadro abrangente de avaliação, definindo a direção para toda a indústria.

Este quadro de avaliação é dividido em três níveis, referidos no white paper como a versão Web3 AI do "Teste de Turing":

• Capacidades Básicas: Inclui operações fundamentais como criação de carteira, transações de token e interações de contrato inteligente.
• Recursos Avançados: Incorpora as mais recentes tecnologias de IA, como geração de texto para vídeo/3D e suporte RAG.
• Recursos Premium: Permite planejamento autônomo e raciocínio com base em instruções do usuário, alcançando uma tomada de decisão verdadeiramente inteligente.

Atualmente, Eliza implementou com sucesso todas as funções no nível básico e está avançando em direção ao nível avançado. A equipe expressou confiança de que alcançarão sistemas de agentes de IA totalmente autônomos nos próximos anos.

5. Aplicações Práticas: O Mercado Vota com Dinheiro Real

O white paper original inclui uma seção que mostra o código para demonstrar aplicações práticas alcançáveis com o framework. No entanto, para simplificar a compreensão e evitar detalhes técnicos, apenas as aplicações mais amplas serão destacadas aqui.

De acordo com o white paper, até janeiro de 2025, vários projetos significativos do Web3 construíram seus sistemas de agente de IA com base no Eliza. A capitalização de mercado combinada desses parceiros ultrapassa US$ 20 bilhões.

Essa figura por si só pode ser a melhor aprovação da força tecnológica da Eliza pelo mercado.

Mais importante ainda, a equipe do Eliza está confiante quanto ao futuro. Eles acreditam que, à medida que esses 'agentes inteligentes' continuarem a evoluir, testemunharemos uma nova era em que várias unidades de IA trabalharão juntas em harmonia. Como afirmou o CEO da Anthropic, Dario Amodei, em sua visão de um 'centro de dados genial', o Eliza está abrindo caminho para esse futuro.

6. Limitações existentes e Perspectivas Futuras: Uma Análise Honesta de Si Mesmo

Nenhum quadro tecnológico é perfeito, e a equipe da Eliza aponta honestamente as limitações atuais de seu quadro no white paper.

Três principais desafios a serem solucionados

• Falta de Sistema de Fluxo de Trabalho: Assim como um assistente habilidoso requer um fluxo de trabalho padronizado, quando os desenvolvedores desejam implementar tarefas rotineiras (como agregar periodicamente dados de várias fontes), o framework Eliza atual não oferece soluções prontas. Para essas necessidades, sistemas de fluxo de trabalho com interfaces gráficas, como Dify ou Coze, ainda podem ser necessários.
• Problemas de Desempenho em Sistemas Multiagentes: À medida que o número de agentes aumenta, o contexto e o conteúdo da memória que o sistema precisa lidar crescem exponencialmente. Em particular, equilibrar o custo computacional e a eficiência operacional ao lidar com tarefas de entrada e saída grandes permanece um desafio técnico a ser resolvido.
• Expansão do Suporte a Múltiplos Idiomas: Atualmente, Eliza é baseada principalmente em TypeScript, mas para atrair desenvolvedores de outros domínios, será necessário expandir o suporte para outras linguagens de programação como Python e Rust.

Perspectiva: Pioneirando uma Nova Era de IA Descentralizada

Apesar dessas limitações, a importância de Eliza tem superado em muito a de um mero framework tecnológico.

Representa uma tentativa pioneira de integração profunda da tecnologia de IA e aplicativos Web3. Ao projetar cada módulo funcional como um programa TypeScript padrão, Eliza garante que os usuários tenham controle completo sobre o sistema. Também oferece integração perfeita com dados de blockchain e contratos inteligentes.

Este design garante segurança e escalabilidade. Como afirmado no final do white paper, as possibilidades de Eliza são limitadas apenas pela imaginação de seus usuários.

Com a contínua evolução das tecnologias de IA e Web3, Eliza também continuará evoluindo, liderando o desenvolvimento da IA descentralizada.

Aviso legal:

1. Este artigo é reproduzido a partir de [ deep tide TechFlow], os direitos autorais pertencem ao autor original [Deep Chao TechFlow], se você tiver alguma objeção à reimpressão, entre em contato Gate Learnequipe, a equipe irá lidar com isso o mais breve possível de acordo com os procedimentos relevantes.
2. Aviso Legal: As visões e opiniões expressas neste artigo representam apenas as visões pessoais do autor e não constituem nenhum conselho de investimento.
3. Outras versões em outros idiomas do artigo são traduzidas pela equipe de aprendizado da Gate. A menos que seja declarado o contrário, o artigo traduzido não pode ser copiado, distribuído ou plagiado.