解读 Eliza 技术白皮书：一个 Web3 友好的 AI 代理操作系统

Eliza 的成功不是偶然的。在设计之初，团队就确立了三个核心原则：首先是 Web3 开发者优先。考虑到 Web3 主要使用 JavaScript/TypeScript 进行开发，Eliza 选择了 TypeScript 作为开发语言。这不仅让开发者能够使用熟悉的工具，更让他们能轻松地将区块链功能整合到现有的网页应用中。简单来说，就是让 Web3 开发者能够拿来即用。第二个是模块化插件设计，Eliza 将系统分解为核心运行时和四个关键组件：Adapter（数据适配器）、Character（代理个性）、Client（消息交互）及 Plugin（通用功能）。这种设计让开发者可以自由添加自己的插件、客户端、角色和适配器，而无需关心核心运行时的细节。这也使得 Eliza 能够支持最广泛的模型提供商（如 OpenAI、Llama、Qwen 等）、平台集成（Twitter、Discord、Telegram 等）和链兼容性（Solana、Ethereum、Ton）等。 第三个原则是宁简单勿复杂，在有限的工程资源下，保持简单的内部实现可以节省时间用于开发新功能，适应新场景，并跟上 AI 和 Web3 领域的快速发展步伐。 在 Eliza 的世界里，五个核心组件相互配合，构成了一个完整的智能系统。1）Agents（代理），它们就像一个个独立的数字助手，负责处理各种自主交互。每个代理都拥有自己的记忆和性格，能通过 Discord、Twitter 等不同渠道与用户进行连贯的对话和互动。2）Character Files（角色配置）：要让这些代理富有个性，就需要 Character Files（角色配置）的支持。这相不仅定义了其身份和个性特征，还规定了它能使用哪些模型（如 OpenAI、Anthropic），以及可以执行哪些操作（如区块链交易、NFT 铸造）。通过精心设计的角色配置，每个代理都能展现出独特的专业特长和行为方式。 3）Providers（提供者）：在与外界互动时，代理需要 Providers（提供者）作为其感知系统。就像人类需要感官来感知世界一样，提供者为代理提供市场数据、钱包详情、情绪分析等实时信息，帮助它们更好地理解当前环境和上下文；4）Actions（行动）：当需要采取具体行动时，Actions（行动）就成为代理的技能库。从简单的买卖订单到复杂的 NFT 生成，每个操作都经过严格的安全验证，确保在处理金融相关任务时万无一失。这些技能让代理能够真正地在 Web3 世界中发挥作用；5）Evaluators（评估器）：最后，Evaluators（评估器）则担任代理的决策系统，负责评估对话内容，提取重要信息，并帮助代理建立长期记忆。它不仅追踪目标完成进度，还确保整个对话过程的连贯性。\n原文链接