ElizaOS: 自律実行型マルチインテリジェントの構築、完全機能のオープンソースAIインテリジェントボディ開発フレームワーク

はじめに

Elizaは最先端のマルチエージェント開発フレームワークであり、自律エージェントの構築とデプロイのプロセスを簡素化することを目的としています。役割設定の異なる複数のインテリジェンスのデプロイをサポートし、インテリジェンス間のコラボレーションとインタラクションを実現します。システムはDiscordとTwitterの完全なインタフェースを統合し、音声インタラクションをサポートし、検索ベースの拡張世代（RAG）を備えています。ラグElizaは、テキスト文書、PDF、オーディオ、ビデオコンテンツを含むマルチモーダル入力を扱うことができ、コンテンツ理解と要約生成機能を備えています。フレームワークはモジュール設計を採用しており、開発者はActionとClientをカスタマイズして、知的体の能力の境界を拡張することができます。また、ローカルにデプロイされたオープンソースの大規模言語モデル（Llamaなど）やクラウドAPI（OpenAI、Anthropicなど）もサポートしています。 クロード)、開発者は実際のニーズに応じて適切な基礎モデルを選択することができる。

AIエージェント・フレームワークがGithubの月間トレンド・リストで静かにトップに
複数のエージェントとすべてのモデルをサポート、内蔵メモリ、任意のオーディオ/ビデオ/PDFファイルの処理をサポート、Discord/Twitterなどのプラットフォームとのシームレスな統合。
以前はWeb3のDAO開発者だったが、今はWeb3のAllin AIビートだ！

機能一覧

• 複数のコミュニケーションチャンネル（Discord、Twitter、Telegram）でのインテリジェンスの展開をサポート
• 主流の大規模言語モデル（Llama、Grok、OpenAI、Anthropicなど）と互換性がある。
• マルチインテリジェント・ボディ・コラボレーション＆インタラクション・システム
• 検索強化世代（RAG）に基づく知識ベースアクセス
• 知的身体長期記憶・知識検索システム
• スケーラブルなインテリジェントボディ能力フレームワーク
• 柔軟なモデル選択（ローカルまたはクラウド）
• すぐに使える配備経験
• マルチモーダルコンテンツ処理能力
• ベクトルデータベースに基づく対話記憶システム

ヘルプの使用

1.システム要件

Elizaを使い始める前に、お使いのシステムが以下の要件を満たしていることを確認してください。

• Python 2.7以上
• Node.js 23以上
• pnpmパッケージマネージャ

Windowsユーザーへの注意：WSL 2（Windows Subsystem for Linux 2）が必要です。

2.クイックスタートガイド

スターター方式での取り付けを推奨する：

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

エージェントを起動すると、"pnpm start:client "を実行するよう促されます。別のターミナルを開き、同じディレクトリに移動し、以下のコマンドを実行する：

pnpm start:client

3.環境設定

.envファイルで以下の重要なパラメーターを設定する必要がある：

• DISCORD関連設定（Discord機能を使用する場合）
• TWITTER関連の設定（Twitter機能を使用する場合）
• OpenAI APIキー（OpenAIのサービスを利用する場合）
• その他オプションサービスのAPIキー

4.カスタムロールの設定

ロールは2つの方法で設定できる：

1. 修正packages/core/src/defaultCharacter.tsファイルでデフォルトの役割を変更する。
2. カスタム・ロール・ファイルをロードするには、このコマンドを使用します：

   pnpm start --characters="path/to/your/character.json"
   

5.モデルの選択

エリザは幅広いAIモデルをサポートしている。

• ラマモデル：セットアップXAI_MODEL環境変数はメタラマ/メタラマ-3.1-70B-インストラクター・ターボ
• Grokモデル：セットアップXAI_MODEL環境変数はグロクベータ
• OpenAIのモデル：セットアップXAI_MODEL環境変数はgpt-4-miniもしかしたらガット

6.ローカル推論設定

NVIDIA GPUをお持ちの場合は、CUDAをインストールすることで、ローカル推論の速度を劇的に向上させることができます：

npx --no node-llama-cpp ソースダウンロード --gpu cuda
npx --node-llama-cpp ソース・ダウンロードなし --gpu cuda

cuDNNとcuBLASを含むCUDAツールキットがインストールされていることを確認してください。

7.プラグイン開発

Elizaはプラグインの拡張をサポートしており、以下のコンポーネントを追加して機能を拡張することができます：

• 新しいアクションの追加
• 新しいプロバイダーの作成
• 新しい評価者の育成
• 新しいサービスを追加する（サービス）
• 新規顧客の作成（クライアント）