经过长时间的通话，Eliza 今天终于发布了他们的技术白皮书。

虽然我们经常听说很多AI Agent都是基于Eliza开源框架构建的，但对于Eliza如何定义自己，一直缺乏详细而严肃的技术解释。

这份白皮书就是一个很好的答案，描述了 Eliza 如何将 AI 与 Web3 深度融合、模块化的系统架构设计以及作为开源框架的技术实现细节。

该白皮书由 Shaw、多名 Eliza Labs 成员以及其他相关组织的技术人员撰写。但由于白皮书涉及大量技术细节和专业概念，对于普通读者来说可能不太友好。

为了帮助大家快速用通俗的语言理解本白皮书的内容，深潮TechFlow对其进行了简化和细化。

1.你为什么想成为伊丽莎？

注意，小编认为思考的前提是划定范围——即在加密或者Web3领域，为什么要构建Eliza，而不是把这个框架与更大范围的同类AI框架进行比较。

顺着这个思路，技术白皮书的引言和背景部分其实很好地回答了这个问题：

在AI与Web3的交叉领域，一直存在一个明显的差距：缺乏能够完美集成Web3应用的代理框架。

具体来说，白皮书认为Web3领域面临三大挑战：

去中心化交易的复杂性随着以太坊、Solana、BASE等公链的蓬勃发展，在不同链上管理资产和执行交易变得越来越具有挑战性。虽然市场上有一些交易平台，但这些平台的基本功能往往不足以满足有定制需求的中高级用户。

链上数据价值挖掘 区块链蕴藏着大量有价值的信息，从持币地址变化、代币价格、市值等基础指标，到鲸鱼账户占比、做市商风格等更深层次的指标先进指标。 。如何有效地将这些复杂的数据转化为有价值的见解是一个迫切需要解决的问题

社交媒体信息碎片化 对于Web3行业来说，Twitter、Discord、Farcaster等社交平台是获取信息的重要渠道。然而，随着意见领袖（KOL）数量的增加，信息变得越来越碎片化。如何从海量信息中获取有价值的见解，成为每个交易者共同的挑战。

正是基于这些现实需求，Eliza 诞生了。作为第一个开源的Web3友好的AI代理操作系统，Eliza采用模块化设计，允许开发者和用户根据自己的需求定制解决方案。

Eliza试图降低普通用户使用高级AI功能的门槛，在没有深厚编程经验的情况下构建自己的AI代理。

同时，白皮书还与其他几种常见的AI框架进行了比较。从下表可以清楚地看到，在Web3支持方面，Eliza声称她的是最合适的，这也是整个白皮书所要达到的目的。传达的要点。

2. Eliza的设计理念及技术创新三大设计原则：简单而不简单

伊丽莎的成功绝非偶然。设计之初，团队就确立了三个核心原则：

Web3开发者优先考虑的是，Web3主要使用JavaScript/TypeScript进行开发，Eliza选择了TypeScript作为开发语言。这不仅允许开发人员使用熟悉的工具，还允许他们轻松地将区块链功能集成到现有的 Web 应用程序中。简单来说，它允许 Web3 开发人员“开箱即用”。

模块化插件设计Eliza将系统分解为核心运行时和四个关键组件：

这种设计使开发人员可以自由地添加自己的插件、客户端、角色和适配器，而不必担心核心运行时的细节。这也使得 Eliza 能够支持最广泛的模型提供商（例如 OpenAI、Llama、Qwen 等）、平台集成（Twitter、Discord、Telegram 等）和链兼容性（Solana、Ethereum、Ton 等）。

简单总比复杂好：

在工程资源有限的情况下，保持内部实现简单可以节省开发新功能、适应新场景的时间，跟上AI和Web3领域的快速发展。

技术创新：内部和外部

从具体实施来看，Eliza的创新分为内部提升和外部拓展两个维度。

内部增强为了提升AI模型的思维能力，Eliza集成了多项前沿技术：

思想树：

思维图：

思想层次：

外部扩展为了增强实际解决问题的能力，Eliza集成了多种外部能力：

矢量数据库：

网络搜索：

文本到图像/视频/3D 模型：

与 Web3 领域其他框架的比较

在目前的Web3 AI代理框架中，Eliza表现出了明显的优势。根据 50 多名人工智能研究人员和高级区块链开发人员的反馈，Eliza 在以下关键指标上优于其他框架：

3.Eliza OS：精心打造的Web3 AI生态系统

了解了Eliza的设计理念后，我们来看看这个框架是如何工作的。将 Eliza 视为精心设计的乐高积木系统，每个部分完美地组合在一起，同时保持极大的灵活性。

核心组件：五个关键角色

在Eliza的世界里，五个核心组件共同组成一个完整的智能系统。

特工：系统的主角

他们就像独立的“数字助理”，负责处理各种自主交互。每个代理都有自己的“记忆”和“个性”，可以通过Discord、Twitter等不同渠道与用户进行连贯的对话和互动。

人物档案：特工的“个性”

要让这些特工充满个性，就需要Character Files（角色配置）的支持。这相当于代理人的“个人简历”，不仅定义了其身份和性格特征，还指定了它可以使用哪些模型（如OpenAI、Anthropic）、可以执行哪些操作（如区块链交易、NFT）铸币）。通过精心设计的角色配置，每个座席都可以展示独特的专业知识和行为。

提供者：代理人的“意识系统”

在与外界交互时，智能体需要提供者作为其“感知系统”。就像人类需要感官来感知世界一样，提供商为代理提供市场数据、钱包详细信息、情绪分析等实时信息，帮助他们更好地了解当前环境和背景。

动作：代理的“技能库”

当需要采取特定行动时，行动就成为代理的“技能库”。从简单的买卖订单到复杂的NFT生成，每项操作都经过严格的安全验证，确保在处理金融相关任务时万无一失。这些技能使代理能够在 Web3 世界中真正发挥作用。

评估者：代理人的“决策系统”

最后，评估器充当智能体的“决策系统”，负责评估对话内容，提取重要信息，并帮助智能体建立长期记忆。它不仅跟踪目标完成进度，还确保整个对话的连贯性。

智能交互：不仅仅是简单的对话

在交互方面，Eliza采用了多层次的理解系统，就像一个经验丰富的翻译者，不仅要理解字面意思，还要理解所说内容的上下文和意图。该系统可以准确了解用户的真实需求，在不同的通信平台上保持一致的体验，并根据上下文灵活调整响应。

插件系统：无限扩展可能性

Eliza的插件系统本质上是一个工具箱，给整个框架带来了强大的扩展性。这种可扩展性体现在三个方向：多媒体生成、Web3集成和基础设施：

通过这种模块化设计，Eliza不仅保持了系统的稳定性，还为开发者提供了近乎无限的扩展可能性。这也使得 Eliza 能够适应 Web3 世界中不断出现的新需求和场景。

4.艾丽莎的实力有多强？从数据看真相

当一个新的技术框架出现时，大家最关心的往往是它的实际表现。伊丽莎在这里给出了坦诚的回答。

在GAIA基准测试（专门用于评估AI代理解决现实问题的能力的测试平台）中，Eliza表现出了相当的实力。这项测试并不测试简单的问答能力，而是要求AI代理具备逻辑推理、多模态处理、网页浏览、工具使用等多项技能。

虽然在测试中，Eliza 的得分（19.42%）仍然远远落后于目前的顶级解决方案，但考虑到它是一个专注于 Web3 领域的框架，这个成绩已经相当可观了。尤其是在基础任务（Level 1）的处理上，Eliza实现了32.21%的完成率，展现了扎实的基础能力。

Web3 Land：突破性的标准制定者

更值得注意的是，Eliza实际上在Web3领域扮演着“标准制定者”的角色。由于面向Web3的人工智能系统还处于早期阶段，Eliza率先提出了完整的评估标准体系，为整个行业指明了发展方向。

该评价体系分为三个层次。白皮书称其为Web3 AI版本的“图灵测试”：

目前，Eliza已经成功实现了基础级的所有功能，并正在向高级级迈进。该团队表示，他们坚信完全自主的人工智能代理系统在未来几年内将成为可能。

5. 实际应用：市场用真金白银投票

最初的白皮书还有一个关于代码展示的部分，用于说明使用该框架可以做出的实际应用。考虑到理解难度和技术细节，这里略过，只展示更宏观层面的实际应用。

白皮书显示，截至2025年1月，多个重要的Web3项目已经基于Eliza构建了自己的AI代理系统，这些合作伙伴的总市值超过200亿美元。

这个数字本身或许就是市场对Eliza技术实力的最好认可。

更重要的是，Eliza团队对未来充满信心。他们相信，随着这些“智能代理”的不断发展，我们将看到多个人工智能单元协同工作的新时代。 Eliza 正在为 Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 所说的“天才数据中心”愿景铺平道路。

6. 现有的局限性和未来的前景：诚实的自我分析

任何技术框架都不可能是完美的，Eliza团队在白皮书中坦言指出了当前框架的局限性。

展望亟待解决的三大挑战：开创去中心化AI新时代

尽管存在这些限制，Eliza 本身不仅仅是一个技术框架。它代表了AI技术与Web3应用深度融合的开创性尝试。

通过将每个功能模块设计为标准的 TypeScript 程序，Eliza 确保用户对系统拥有完全的控制权。同时还提供与区块链数据、智能合约的无缝集成能力。这样的设计既保证了安全性，又保持了很强的可扩展性。

正如白皮书末尾所述，Eliza 的可能性仅受用户想象力的限制。随着AI和Web3技术的不断发展，Eliza将不断发展，继续引领去中心化AI的发展方向。