Marco del Agente de IA Eliza V2: Optimización de la Arquitectura y Actualización de Funciones
Recientemente, hemos realizado un análisis profundo de la versión actual del marco de agente de IA Eliza y de la versión V2 que se lanzará próximamente, descubriendo que la versión V2 ha mejorado significativamente en el diseño de la arquitectura y en la implementación de funciones.
La versión actual de Eliza está compuesta por tres capas: la capa de interfaz, la capa de funciones centrales y la capa de modelos. La capa de interfaz se encarga de interactuar con plataformas externas, soportando múltiples plataformas sociales y proporcionando interfaces API. La capa de funciones centrales incluye un sistema de memoria, un sistema de comportamiento y un sistema de configuración, que manejan respectivamente el almacenamiento y el procesamiento de documentos, la gestión de comportamientos personalizados y la gestión de archivos de configuración. La capa de modelos soporta múltiples grandes modelos de lenguaje y proporciona una abstracción de interfaz unificada.
El diseño de la arquitectura de la versión V2 ha realizado múltiples optimizaciones importantes sobre la base de la estructura original:
La capa de interfaz ha introducido un bus de mensajes unificado, integrando clientes dispersos en un sistema de procesamiento de mensajes unificado. Las distintas plataformas ahora actúan como adaptadores del bus de mensajes, simplificando el trabajo de desarrollo y mantenimiento, y ofreciendo una experiencia de procesamiento de mensajes más coherente.
La capa de funciones centrales ha añadido una billetera de agente unificada, integrando las configuraciones de billetera dispersas anteriormente, proporcionando una gestión unificada de billeteras multicanal y simplificando las operaciones entre cadenas.
La escalabilidad del marco ha sido mejorada, la interfaz central rediseñada es más genérica, y se ha mejorado el sistema de plugins, proporcionando un mejor soporte para la integración y gestión de plugins comunitarios.
La capa de modelo ha introducido un mecanismo de registro de modelos, que soporta el registro y la sobrescritura dinámica de modelos, y clasifica los modelos en dos grandes categorías: LLMs y Embeddings, proporcionando una forma de llamada a modelos más flexible.
Estas optimizaciones han hecho que la arquitectura de Eliza V2 sea más modular y unificada, con interacciones entre componentes más claras, sentando una base sólida para futuras expansiones de funciones. Se espera que la versión alfa de Eliza V2 se publique en las próximas 2-3 semanas.
Es importante señalar que la optimización de la arquitectura en la nueva versión no solo mejora el rendimiento general y la escalabilidad del marco, sino que también crea nuevas oportunidades de desarrollo para complementos de expansión funcional como AgentTank. Estas mejoras sin duda impulsarán aún más el desarrollo y la aplicación de la tecnología de Agentes de IA.
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GraphGuru
· hace10h
Un veterano en tecnología~seguir el frontend y los marcos distribuidos
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BoredWatcher
· hace10h
Otra ola de tontos ha llegado.
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AltcoinAnalyst
· hace10h
La tendencia del TVL aún necesita ser observada más a fondo.
Actualización de Eliza V2: Optimización de la arquitectura del marco de agente de IA y mejoras en las funciones
Marco del Agente de IA Eliza V2: Optimización de la Arquitectura y Actualización de Funciones
Recientemente, hemos realizado un análisis profundo de la versión actual del marco de agente de IA Eliza y de la versión V2 que se lanzará próximamente, descubriendo que la versión V2 ha mejorado significativamente en el diseño de la arquitectura y en la implementación de funciones.
La versión actual de Eliza está compuesta por tres capas: la capa de interfaz, la capa de funciones centrales y la capa de modelos. La capa de interfaz se encarga de interactuar con plataformas externas, soportando múltiples plataformas sociales y proporcionando interfaces API. La capa de funciones centrales incluye un sistema de memoria, un sistema de comportamiento y un sistema de configuración, que manejan respectivamente el almacenamiento y el procesamiento de documentos, la gestión de comportamientos personalizados y la gestión de archivos de configuración. La capa de modelos soporta múltiples grandes modelos de lenguaje y proporciona una abstracción de interfaz unificada.
El diseño de la arquitectura de la versión V2 ha realizado múltiples optimizaciones importantes sobre la base de la estructura original:
La capa de interfaz ha introducido un bus de mensajes unificado, integrando clientes dispersos en un sistema de procesamiento de mensajes unificado. Las distintas plataformas ahora actúan como adaptadores del bus de mensajes, simplificando el trabajo de desarrollo y mantenimiento, y ofreciendo una experiencia de procesamiento de mensajes más coherente.
La capa de funciones centrales ha añadido una billetera de agente unificada, integrando las configuraciones de billetera dispersas anteriormente, proporcionando una gestión unificada de billeteras multicanal y simplificando las operaciones entre cadenas.
La escalabilidad del marco ha sido mejorada, la interfaz central rediseñada es más genérica, y se ha mejorado el sistema de plugins, proporcionando un mejor soporte para la integración y gestión de plugins comunitarios.
La capa de modelo ha introducido un mecanismo de registro de modelos, que soporta el registro y la sobrescritura dinámica de modelos, y clasifica los modelos en dos grandes categorías: LLMs y Embeddings, proporcionando una forma de llamada a modelos más flexible.
Estas optimizaciones han hecho que la arquitectura de Eliza V2 sea más modular y unificada, con interacciones entre componentes más claras, sentando una base sólida para futuras expansiones de funciones. Se espera que la versión alfa de Eliza V2 se publique en las próximas 2-3 semanas.
Es importante señalar que la optimización de la arquitectura en la nueva versión no solo mejora el rendimiento general y la escalabilidad del marco, sino que también crea nuevas oportunidades de desarrollo para complementos de expansión funcional como AgentTank. Estas mejoras sin duda impulsarán aún más el desarrollo y la aplicación de la tecnología de Agentes de IA.