Mise à niveau du cadre Eliza d'AI16Z : La version V2 apporte une architecture unifiée et des fonctionnalités améliorées

Récemment, AI16Z développe la version V2 du framework Eliza, qui devrait être lancée en version alpha dans 2 à 3 semaines. Par rapport à la version actuelle, la version V2 présente des améliorations significatives en matière de conception architecturale et de fonctionnalités.

La version actuelle du cadre Eliza se compose principalement de trois couches : la couche d'interface est responsable de l'interaction avec les plateformes externes, la couche des fonctionnalités de base fournit des systèmes de mémoire, de comportement et de configuration, et la couche de modèle prend en charge plusieurs grands modèles de langage. Les couches interagissent entre elles via des interfaces standard, offrant une grande modularité et extensibilité.

La version V2 a apporté plusieurs améliorations sur cette base :

1. La couche d'interface introduit un bus de messages unifié, intégrant les clients auparavant dispersés en un système de traitement de messages unifié. Les différentes plateformes ( comme Discord, Twitter, etc. ) deviennent des adaptateurs pour le bus de messages, simplifiant le développement et la maintenance des clients.

2. La couche de fonctionnalités principales ajoute un portefeuille d'agent unifié, intégrant les configurations de portefeuilles dispersés existants, offrant une gestion unifiée des portefeuilles multi-chaînes et simplifiant les opérations inter-chaînes.

3. Le cadre de base extensible a redessiné l'interface principale, la rendant plus générique, et a renforcé l'évolutivité du cadre ainsi que le mécanisme d'intégration des plugins.

4. Le système de plugins communautaires a été amélioré, la gestion des plugins a été améliorée et une couverture de test de 100 % a été réalisée pour garantir la qualité.

5. La couche de modèle introduit un mécanisme d'enregistrement de modèle, supportant l'enregistrement et le remplacement dynamiques des modèles. Les modèles sont divisés en deux grandes catégories : LLMs et Embeddings, offrant une méthode d'appel de modèle plus flexible.

Ces améliorations rendent l'architecture de la version V2 plus modulaire et unifiée, les interactions entre les composants étant plus claires, ce qui jette de bonnes bases pour une future expansion. D'un point de vue d'expansion fonctionnelle, la mise à niveau de la version V2 offrira de nouvelles opportunités de développement pour des plugins tels qu'AgentTank.