Quelles améliorations la mise à niveau de la version V2 du cadre AI Agent Eliza d'AI16Z apporte-t-elle ?
Récemment, AI16Z développe la version V2 du framework Eliza, dont la version alpha devrait être lancée dans 2 à 3 semaines. Par rapport à la version actuelle, la version V2 présente des améliorations significatives en termes d'architecture et de fonctionnalités. Jetons un coup d'œil aux principaux contenus de cette mise à jour.
La version actuelle d'Eliza est composée d'une couche d'interface, d'une couche de fonctionnalités principales et d'une couche de modèle. La couche d'interface est responsable de l'interaction avec les plateformes externes, prenant en charge plusieurs plateformes sociales et fournissant des interfaces API. La couche de fonctionnalités principales comprend un système de mémoire, un système de comportement et un système de configuration. La couche de modèle prend en charge divers grands modèles de langage, offrant une abstraction d'interface unifiée.
La version V2 a apporté plusieurs améliorations sur cette base :
La couche d'interface introduit un bus de messages unifié, intégrant les clients dispersés en un système de traitement des messages unifié. Les différentes plateformes deviennent des adaptateurs du bus de messages, simplifiant ainsi le développement et la maintenance.
La couche de fonctionnalités centrales a ajouté un portefeuille d'agents unifié, intégrant les configurations de portefeuille auparavant dispersées, offrant une gestion unifiée des portefeuilles multi-chaînes et simplifiant les opérations inter-chaînes.
Redesign the core interface to make it more generic, enhancing the framework's scalability and plugin integration mechanism.
Améliorer le système de plugins, perfectionner la gestion des plugins et atteindre une couverture de test de 100 % pour garantir la qualité.
La couche de modèle introduit un mécanisme de registre de modèle, supportant l'enregistrement et le remplacement dynamiques des modèles, divisant les modèles en deux grandes catégories : LLMs et Embeddings, permettant ainsi des méthodes d'appel plus flexibles.
Ces améliorations rendent l'architecture d'Eliza V2 plus modulaire et unifiée, avec des interactions entre les composants plus claires, établissant ainsi une bonne base pour de futures extensions. D'un point de vue fonctionnel, la nouvelle version créera de nouvelles opportunités de croissance pour des plugins d'extension de fonctionnalités similaires à AgentTank.
Dans l'ensemble, Eliza V2 améliore considérablement les performances globales du cadre et la convivialité pour les développeurs grâce à des mises à niveau dans le traitement des messages unifiés, la gestion des portefeuilles améliorée, l'évolutivité renforcée et l'optimisation des appels de modèles. Ces améliorations offriront plus de possibilités pour le développement et l'application des agents AI.
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ZKProofster
· Il y a 16h
techniquement parlant... encore une réécriture de l'interface qui n'aborde pas les primitives de confidentialité essentielles smh
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SolidityNewbie
· Il y a 16h
La mise à niveau du bus de messages est assez banale, non ?
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LiquidityHunter
· Il y a 16h
Je viens de voir un projet qui se vante, c'est vraiment ennuyeux.
Mise à niveau de la version 2 du framework Eliza d'AI16Z : architecture unifiée et fonctionnalités améliorées
Quelles améliorations la mise à niveau de la version V2 du cadre AI Agent Eliza d'AI16Z apporte-t-elle ?
Récemment, AI16Z développe la version V2 du framework Eliza, dont la version alpha devrait être lancée dans 2 à 3 semaines. Par rapport à la version actuelle, la version V2 présente des améliorations significatives en termes d'architecture et de fonctionnalités. Jetons un coup d'œil aux principaux contenus de cette mise à jour.
La version actuelle d'Eliza est composée d'une couche d'interface, d'une couche de fonctionnalités principales et d'une couche de modèle. La couche d'interface est responsable de l'interaction avec les plateformes externes, prenant en charge plusieurs plateformes sociales et fournissant des interfaces API. La couche de fonctionnalités principales comprend un système de mémoire, un système de comportement et un système de configuration. La couche de modèle prend en charge divers grands modèles de langage, offrant une abstraction d'interface unifiée.
La version V2 a apporté plusieurs améliorations sur cette base :
La couche d'interface introduit un bus de messages unifié, intégrant les clients dispersés en un système de traitement des messages unifié. Les différentes plateformes deviennent des adaptateurs du bus de messages, simplifiant ainsi le développement et la maintenance.
La couche de fonctionnalités centrales a ajouté un portefeuille d'agents unifié, intégrant les configurations de portefeuille auparavant dispersées, offrant une gestion unifiée des portefeuilles multi-chaînes et simplifiant les opérations inter-chaînes.
Redesign the core interface to make it more generic, enhancing the framework's scalability and plugin integration mechanism.
Améliorer le système de plugins, perfectionner la gestion des plugins et atteindre une couverture de test de 100 % pour garantir la qualité.
La couche de modèle introduit un mécanisme de registre de modèle, supportant l'enregistrement et le remplacement dynamiques des modèles, divisant les modèles en deux grandes catégories : LLMs et Embeddings, permettant ainsi des méthodes d'appel plus flexibles.
Ces améliorations rendent l'architecture d'Eliza V2 plus modulaire et unifiée, avec des interactions entre les composants plus claires, établissant ainsi une bonne base pour de futures extensions. D'un point de vue fonctionnel, la nouvelle version créera de nouvelles opportunités de croissance pour des plugins d'extension de fonctionnalités similaires à AgentTank.
Dans l'ensemble, Eliza V2 améliore considérablement les performances globales du cadre et la convivialité pour les développeurs grâce à des mises à niveau dans le traitement des messages unifiés, la gestion des portefeuilles améliorée, l'évolutivité renforcée et l'optimisation des appels de modèles. Ces améliorations offriront plus de possibilités pour le développement et l'application des agents AI.