ElizaOS: Autonom ausführende Multi-Intelligenz, ein voll funktionsfähiges Open-Source-Framework zur Entwicklung intelligenter Körper

Allgemeine Einführung

Eliza ist ein hochmodernes Multi-Agenten-Entwicklungsframework, das den Prozess der Entwicklung und des Einsatzes von autonomen Agenten vereinfachen soll. Es unterstützt den Einsatz mehrerer Intelligenzen mit unterschiedlichen Rolleneinstellungen und kann die Zusammenarbeit und Interaktion zwischen Intelligenzen ermöglichen. Das System integriert vollständige Discord- und Twitter-Schnittstellen, unterstützt Sprachinteraktion und ist mit retrieval-based augmented generation (RAG) ausgestattet.RAGEliza kann multimodale Eingaben verarbeiten, darunter Textdokumente, PDF-, Audio- und Videoinhalte, mit Funktionen zum Verstehen von Inhalten und zur Erstellung von Zusammenfassungen. Das Framework verwendet einen modularen Aufbau, Entwickler können Action und Client anpassen, um die Grenzen der Fähigkeit des intelligenten Körpers zu erweitern. Es unterstützt auch lokal eingesetzte Open-Source-Großsprachmodelle (wie Llama) und Cloud-API (wie OpenAI, Anthropic). Claude), so dass die Entwickler je nach den tatsächlichen Bedürfnissen das geeignete zugrunde liegende Modell wählen können.

Ein KI-Agenten-Framework führt still und leise die monatliche Trending-Liste von Github an
Unterstützt mehrere Agenten und alle Modelle, eingebauter Speicher, Unterstützung für die Verarbeitung beliebiger Audio/Video/PDF-Dateien, nahtlose Integration mit Plattformen wie Discord/Twitter.
Früher ein Web3 DAO Entwickler, jetzt ein Web3 Allin AI Beat!

Funktionsliste

• Unterstützt den Einsatz von Intelligenzen über mehrere Kommunikationskanäle (Discord, Twitter, Telegram)
• Kompatibel mit gängigen großen Sprachmodellen (Llama, Grok, OpenAI, Anthropic, etc.)
• Multi-Intelligentes System zur Zusammenarbeit und Interaktion mit dem Körper
• Zugriff auf eine Wissensdatenbank auf der Grundlage einer abrufgestützten Generierung (RAG)
• Intelligentes Langzeitgedächtnis und Wissensabrufsystem für den Körper
• Skalierbares Rahmenwerk für die Leistungsfähigkeit intelligenter Körper
• Flexible Modellauswahl (lokal oder Cloud)
• Sofort einsatzbereite Erfahrung
• Fähigkeiten zur Verarbeitung multimodaler Inhalte
• Ein auf einer Vektordatenbank basierendes Dialogspeichersystem

Hilfe verwenden

1. die Systemanforderungen

Bevor Sie Eliza benutzen, stellen Sie bitte sicher, dass Ihr System die folgenden Anforderungen erfüllt.

• Python 2.7 oder höher
• Node.js 23 oder höher
• pnpm-Paketmanager

Hinweis für Windows-Benutzer: WSL 2 (Windows Subsystem für Linux 2) ist erforderlich.

2. die Schnellstartanleitung

Es wird empfohlen, die Starter-Methode zu verwenden:

git clone https://github.com/elizaos/eliza-starter.git
cd eliza-starter
cp .env.example .env
pnpm i && pnpm build && pnpm start

Nachdem Sie den Agenten gestartet haben, werden Sie aufgefordert, "pnpm start:client" auszuführen. Öffnen Sie ein weiteres Terminal, wechseln Sie in dasselbe Verzeichnis und führen Sie den folgenden Befehl aus:

pnpm start:client

3. die Konfiguration der Umwelt

Sie müssen die folgenden wichtigen Parameter in der .env-Datei konfigurieren:

• DISCORD-bezogene Konfiguration (bei Verwendung der Discord-Funktionalität)
• TWITTER-bezogene Konfiguration (bei Verwendung der Twitter-Funktion)
• OpenAI-API-Schlüssel (bei Nutzung von OpenAI-Diensten)
• API-Schlüssel für andere optionale Dienste

4. benutzerdefinierte Rollenkonfiguration

Rollen können auf zwei Arten konfiguriert werden:

1. Änderungenpackages/core/src/defaultCharacter.tsDatei, um die Standardrolle zu ändern
2. Verwenden Sie den Befehl, um eine benutzerdefinierte Rollendatei zu laden:

   pnpm start --characters="pfad/zu/ihr/character.json"
   

5. die Modellauswahl

Eliza unterstützt eine breite Palette von KI-Modellen.

• Lama-Modell: AufbauXAI_MODELLDie Umgebungsvariablen sindmeta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo
• Grok-Modell: EinrichtungXAI_MODELLDie Umgebungsvariablen sindgrok-beta
• OpenAI-Modelle: EinrichtungXAI_MODELLDie Umgebungsvariablen sindgpt-4-minivielleichtgpt-4o

6. lokale Einstellungen für die Argumentation

Wenn Sie einen NVIDIA-Grafikprozessor haben, können Sie CUDA installieren, um die Geschwindigkeit der lokalen Inferenz drastisch zu erhöhen:

npx --no node-llama-cpp quelle herunterladen --gpu cuda
npx --no node-llama-cpp quelle herunterladen --gpu cuda

Stellen Sie sicher, dass das CUDA Toolkit, einschließlich cuDNN und cuBLAS, installiert ist.

7. die Entwicklung von Plug-ins

Eliza unterstützt Plugin-Erweiterungen, Sie können die folgenden Komponenten hinzufügen, um die Funktionalität zu erweitern:

• Hinzufügen neuer Aktionen
• Neue Anbieter erstellen
• Entwicklung von neuen Evaluatoren
• Einen neuen Dienst hinzufügen (Dienste)
• Neue Mandanten anlegen (Mandanten)