Tác giả bài viết: TechFlow
Sau nhiều lần chờ đợi, Eliza đã cuối cùng công bố bản Sách trắng kỹ thuật của họ vào ngày hôm nay.
Mặc dù chúng ta thường nghe nói về nhiều AI Agent được xây dựng dựa trên khuôn khổ mã nguồn mở của Eliza, nhưng Eliza đã định nghĩa bản thân như thế nào và những chi tiết kỹ thuật vẫn chưa được giải thích một cách chi tiết và nghiêm túc.
Bản Sách trắng này là một câu trả lời tốt, mô tả cách Eliza tích hợp sâu AI và Web3, thiết kế kiến trúc hệ thống mô-đun và các chi tiết kỹ thuật của nó như một khuôn khổ mã nguồn mở.
Sách trắng được viết bởi Shaw, các thành viên của Eliza Labs và các kỹ sư kỹ thuật từ các tổ chức liên quan khác, nhưng do Sách trắng bao gồm nhiều chi tiết kỹ thuật và khái niệm chuyên môn, nó có thể không thân thiện với độc giả phổ thông.
TechFlow đã đơn giản hóa và tinh lọc nó, nhằm giúp mọi người nhanh chóng hiểu nội dung của Sách trắng bằng ngôn ngữ dễ hiểu.
1. Tại sao phải làm Eliza?
Lưu ý, biên tập viên cho rằng tiền đề để suy nghĩ là xác định phạm vi - tức là trong lĩnh vực tiền điện tử hoặc Web3, tại sại phải làm Eliza, chứ không phải so sánh khuôn khổ này với các khuôn khổ AI tương tự có phạm vi rộng hơn.
Theo hướng này, trong phần giới thiệu và bối cảnh của Sách trắng kỹ thuật, thực sự đã trả lời rất tốt câu hỏi này:
Trong lĩnh vực giao nhau giữa AI và Web3, luôn tồn tại một khoảng trống rõ ràng: thiếu một khuôn khổ đại lý có thể tích hợp hoàn hảo các ứng dụng Web3.
Cụ thể, Sách trắng cho rằng lĩnh vực Web3 đang đối mặt với ba thách thức chính:
Độ phức tạp của giao dịch phi tập trung Với sự phát triển mạnh mẽ của các chuỗi công khai như Ethereum, Solana, BASE, việc quản lý tài sản và thực hiện giao dịch trên các chuỗi khác nhau ngày càng trở nên đầy thách thức. Mặc dù đã có một số nền tảng giao dịch trên thị trường, nhưng các tính năng cơ bản của chúng thường không đủ đối với những người dùng cấp cao có nhu cầu tùy chỉnh.
Khai thác giá trị của dữ liệu trên chuỗi Blockchain chứa rất nhiều thông tin có giá trị, từ những chỉ số cơ bản như thay đổi địa chỉ nắm giữ, giá token, giá trị vốn hóa thị trường, cho đến những chỉ số nâng cao hơn như tỷ lệ chiếm giữ của các tài khoản cá voi, phong cách của các nhà tạo lập thị trường. Làm thế nào để chuyển đổi hiệu quả những dữ liệu phức tạp này thành những洞察có giá trị là một vấn đề cần được giải quyết gấp.
Sự phân mảnh của thông tin trên các phương tiện truyền thông xã hội Đối với ngành công nghiệp Web3, các nền tảng truyền thông xã hội như Twitter, Discord, Farcaster là những kênh quan trọng để thu thập thông tin. Nhưng với sự gia tăng của các ảnh hưởng gia (KOL), thông tin trở nên ngày càng phân mảnh, làm thế nào để thu được những洞察có giá trị trong dòng thông tin lũ lượt này trở thành thách thức chung của mọi nhà giao dịch.
Chính vì những nhu cầu thực tế này, Eliza đã ra đời. Là hệ điều hành AI đại lý thân thiện với Web3 đầu tiên mã nguồn mở, Eliza sử dụng thiết kế mô-đun, cho phép các nhà phát triển và người dùng tùy chỉnh các giải pháp theo nhu cầu của mình.
Eliza cũng cố gắng giảm rào cản cho người dùng thông thường khi sử dụng các tính năng AI nâng cao, cho phép họ xây dựng AI đại lý của riêng mình mà không cần kinh nghiệm lập trình sâu.
Đồng thời, Sách trắng cũng so sánh bản thân và một số khuôn khổ AI phổ biến khác, bảng dưới đây cho thấy rõ ràng rằng, về mức độ hỗ trợ Web3, Eliza tuyên bố là phù hợp nhất, đây cũng là điểm then chốt mà toàn bộ Sách trắng muốn truyền tải.
2. Triết lý thiết kế và các đổi mới kỹ thuật của Eliza
Ba nguyên tắc thiết kế: Đơn giản nhưng không đơn giản
Sự thành công của Eliza không phải là ngẫu nhiên. Ngay từ khi thiết kế, nhóm đã xác lập ba nguyên tắc cốt lõi:
Ưu tiên nhà phát triển Web3 Với việc Web3 chủ yếu sử dụng JavaScript/TypeScript để phát triển, Eliza đã chọn TypeScript làm ngôn ngữ phát triển. Điều này không chỉ cho phép các nhà phát triển sử dụng các công cụ quen thuộc, mà còn giúp họ dễ dàng tích hợp các chức năng blockchain vào các ứng dụng web hiện có. Nói một cách đơn giản, đó là để các nhà phát triển Web3 có thể "sử dụng ngay".
Thiết kế mô-đun plug-in Eliza chia hệ thống thành thời gian chạy lõi và bốn thành phần chính:
Adapter (bộ điều hợp dữ liệu)
Character (nhân vật đại lý)
Client (tương tác tin nhắn)
Plugin (chức năng chung)
Thiết kế này cho phép các nhà phát triển tự do thêm các plugin, máy trạm, nhân vật và bộ điều hợp của riêng họ, mà không cần quan tâm đến các chi tiết của thời gian chạy lõi. Điều này cũng cho phép Eliza hỗ trợ phổ biến nhất các nhà cung cấp mô hình (như OpenAI, Llama, Qwen, v.v.), tích hợp nền tảng (Twitter, Discord, Telegram, v.v.) và tính tương thích chuỗi (Solana, Ethereum, Ton, v.v.).
Đơn giản hơn là phức tạp:
Với nguồn lực kỹ thuật hạn chế, việc duy trì một triển khai nội bộ đơn giản có thể tiết kiệm thời gian để phát triển các tính năng mới, thích ứng với các tình huống mới và theo kịp sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực AI và Web3.
Đổi mới kỹ thuật: Cải thiện cả bên trong và bên ngoài
Trong việc thực hiện cụ thể, các đổi mới của Eliza được chia thành hai chiều: tăng cường nội bộ và mở rộng bên ngoài
1. Tăng cường nội bộ Để nâng cao khả năng tư duy của mô hình AI, Eliza đã tích hợp nhiều công nghệ tiên tiến:
Chuỗi Suy nghĩ (Chain-of-Thoughts):
Định nghĩa kỹ thuật: Giới thiệu giải thích từng bước
Hiểu một cách đơn giản: Giống như giải một bài toán số, AI sẽ viết ra quá trình suy nghĩ từng bước, thay vì chỉ đưa ra kết quả trực tiếp. Như vậy không chỉ kết quả chính xác hơn, mà con người cũng có thể hiểu AI đã đi đến kết luận như thế nào.
Cây Suy nghĩ (Tree-of-Thoughts):
Định nghĩa kỹ thuật: Cho phép khám phá nhiều giải pháp
Hiểu một cách đơn giản: Giống như khi chơi cờ, phải xem xét nhiều nước đi có thể, AI cũng sẽ cùng lúc khám phá nhiều giải pháp, sau đó chọn ra giải pháp tối ưu nhất. Đây giống như lựa chọn nhánh tốt nhất trên cây suy nghĩ.
Đồ thị Suy nghĩ (Graph-of-Thoughts):
Định nghĩa kỹ thuật: Kết nối các đường suy luận
Hiểu một cách đơn giản: Xem vấn đề như một mạng lưới, các ý tưởng liên kết với nhau. Giống như khi chúng ta giải quyết vấn đề phức tạp, sẽ kết nối các ý tưởng liên quan với nhau, tạo thành sơ đồ tư duy.
Tầng Suy nghĩ (Layer-of-Thoughts):
Định nghĩa kỹ thuật: AI suy luận theo nhiều tầng
Hiểu một cách đơn giản: Giống như bộ lọc, chia quá trình suy nghĩ thành các tầng khác nhau. Giống như khi chúng ta giải quyết vấn đề, trước tiên sẽ xem xét hướng lớn, sau đó mới đi vào chi tiết, từng bước tiến lên.
2. Mở rộng bên ngoài Để tăng cường khả năng giải quyết các vấn đề thực tế, Eliza đã tích hợp nhiều khả năng bên ngoài:
RAG (Tạo ra được tăng cường bằng truy xuất):
Định nghĩa kỹ thuật: Tăng cường khả năng tạo ra bằng cách truy xuất
Hiểu một cách đơn giản: Giống như học sinh có thể tham khảo sách giáo khoa khi làm bài tập, AI cũng có thể tham khảo "thư viện" của nó khi trả lời câu hỏi, để đảm bảo câu trả lời chính xác hơn.
- Dưới đây là bản dịch tiếng Việt của văn bản, với các từ và cụm từ được dịch theo yêu cầu:
Mức độ hỗ trợ của nhà cung cấp mô hình
Tình trạng tương thích chuỗi
Tình trạng hoàn thiện chức năng
Tình trạng tích hợp truyền thông xã hội
3.Eliza OS: Một hệ sinh thái AI Web3 được thiết kế kỹ lưỡng
Sau khi hiểu được triết lý thiết kế của Eliza, hãy cùng xem xét cách thức hoạt động của khung này. Có thể hình dung Eliza như một hệ thống khối Lego được thiết kế kỹ lưỡng, mỗi bộ phận hoạt động ăn khớp với nhau, đồng thời vẫn duy trì tính linh hoạt cao.
Thành phần cốt lõi: Năm vai trò then chốt
Trong thế giới của Eliza, năm thành phần cốt lõi hợp tác với nhau để tạo thành một hệ thống thông minh hoàn chỉnh.
Agents (Đại lý): Nhân vật chính của hệ thống
Chúng giống như những "trợ lý kỹ thuật số" độc lập, chịu trách nhiệm xử lý các tương tác tự chủ khác nhau. Mỗi đại lý đều có "bộ nhớ" và "tính cách" riêng, có thể giao tiếp và tương tác liền mạch với người dùng qua các kênh khác nhau như Discord, Twitter.
Character Files (Hồ sơ nhân vật): "Hồ sơ cá nhân" của các đại lý
Để cho các đại lý này trở nên đa dạng về tính cách, Character Files (Hồ sơ nhân vật) là điều cần thiết. Đây như là "lý lịch" của các đại lý, không chỉ định nghĩa về danh tính và đặc điểm tính cách của chúng, mà còn quy định các mô hình (như OpenAI, Anthropic) chúng có thể sử dụng và các hoạt động (như giao dịch blockchain, đúc NFT) chúng có thể thực hiện. Thông qua việc thiết kế cẩn thận các hồ sơ nhân vật, mỗi đại lý có thể thể hiện những chuyên môn và cách hành xử độc đáo riêng.
Providers (Nhà cung cấp): "Hệ thống cảm nhận" của các đại lý
Khi tương tác với thế giới bên ngoài, các đại lý cần Providers (Nhà cung cấp) như "hệ thống cảm nhận" của mình. Giống như con người cần các giác quan để cảm nhận thế giới, các nhà cung cấp cung cấp cho các đại lý thông tin thời gian thực về dữ liệu thị trường, chi tiết ví, phân tích cảm xúc, giúp chúng hiểu rõ hơn về môi trường và ngữ cảnh hiện tại.
Actions (Hành động): "Kho kỹ năng" của các đại lý
Khi cần thực hiện các hành động cụ thể, Actions (Hành động) trở thành "kho kỹ năng" của các đại lý. Từ các lệnh mua bán đơn giản đến việc tạo ra NFT phức tạp, mỗi thao tác đều được kiểm tra an toàn nghiêm ngặt, đảm bảo xử lý các nhiệm vụ tài chính một cách an toàn tuyệt đối. Những kỹ năng này cho phép các đại lý thực sự phát huy vai trò của mình trong thế giới Web3.
Evaluators (Bộ đánh giá): "Hệ thống ra quyết định" của các đại lý
Cuối cùng, Evaluators (Bộ đánh giá) đảm nhận vai trò "hệ thống ra quyết định" của các đại lý, chịu trách nhiệm đánh giá nội dung cuộc đối thoại, trích xuất thông tin quan trọng và giúp các đại lý xây dựng bộ nhớ dài hạn. Nó không chỉ theo dõi tiến độ hoàn thành mục tiêu, mà còn đảm bảo tính liên tục贯穿suốt quá trình đối thoại.
Tương tác thông minh: Không chỉ đơn giản là đối thoại
Về mặt tương tác, Eliza sử dụng một hệ thống hiểu biết nhiều lớp, giống như một thông dịch viên giàu kinh nghiệm, không chỉ hiểu nghĩa đen mà còn hiểu được ngữ cảnh và ý định của người nói. Hệ thống này có thể hiểu chính xác nhu cầu thực sự của người dùng, duy trì trải nghiệm nhất quán trên các nền tảng truyền thông khác nhau và linh hoạt điều chỉnh cách phản hồi dựa trên ngữ cảnh.
Hệ thống plugin: Khả năng mở rộng vô tận
Bản chất của hệ thống plugin của Eliza là một công cụ, mang lại khả năng mở rộng mạnh mẽ cho toàn bộ khung, thể hiện ở ba hướng: tạo đa phương tiện, tích hợp Web3 và cơ sở hạ tầng:
Về tạo đa phương tiện, nó có thể tạo ra hình ảnh, video, mô hình 3D, hỗ trợ tự động tạo ra các bộ sưu tập NFT, và cung cấp khả năng mô tả và phân tích hình ảnh.
Về tích hợp Web3, nó hỗ trợ các hoạt động đa chuỗi như Ethereum, Solana, cung cấp bộ công cụ giao dịch đầy đủ và tích hợp các hoạt động DeFi.
Về cơ sở hạ tầng, nó cung cấp các khả năng cơ bản như dịch vụ trình duyệt, xử lý tài liệu, chuyển đổi giọng nói thành văn bản.
Thông qua thiết kế mô-đun này, Eliza không chỉ duy trì được tính ổn định của hệ thống, mà còn cung cấp cho các nhà phát triển khả năng mở rộng gần như vô hạn. Điều này cũng cho phép Eliza thích ứng với những nhu cầu và tình huống mới liên tục nảy sinh trong thế giới Web3.
4.Sức mạnh của Eliza? Nhìn vào số liệu để thấy sự thật
Khi một khung công nghệ mới xuất hiện, điều mọi người quan tâm nhất thường là hiệu suất thực tế của nó. Eliza đã đưa ra một câu trả lời trung thực về vấn đề này.
Trong bài kiểm tra chuẩn GAIA (đây là một nền tảng chuyên đánh giá khả năng của các đại lý AI giải quyết các vấn đề thực tế), Eliza đã thể hiện sức mạnh đáng kể. Bài kiểm tra này không chỉ đơn thuần đánh giá khả năng trả lời câu hỏi, mà còn yêu cầu các đại lý AI có khả năng lập luận logic, xử lý đa phương tiện, duyệt web và sử dụng các công cụ.
Mặc dù trong bài kiểm tra, điểm số của Eliza (19,42%) vẫn còn khoảng cách so với các giải pháp hàng đầu hiện nay, nhưng xét trong bối cảnh Eliza là một khung chuyên về lĩnh vực Web3, thì thành tích này đã rất ấn tượng. Đặc biệt, ở cấp độ nhiệm vụ cơ bản (Cấp độ 1), Eliza đạt 32,21% tỷ lệ hoàn thành, cho thấy năng lực cơ bản vững chắc của nó.
Lĩnh vực Web3: Người tiên phong đặt ra các tiêu chuẩn
Điều đáng chú ý hơn là, Eliza thực sự đóng vai trò "người đặt ra tiêu chuẩn" trong lĩnh vực Web3. Do các hệ thống AI hướng đến Web3 vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, Eliza đã đề xuất một hệ thống tiêu chí đánh giá toàn diện, chỉ ra hướng phát triển cho toàn ngành.
Hệ thống đánh giá này được chia thành ba cấp độ, được gọi là "Phiên bản kiểm tra Turing của AI Web3" trong sách trắng:
Khả năng cơ bản: Bao gồm các thao tác cơ bản như tạo ví, giao dịch token, tương tác với hợp đồng thông minh.
Chức năng nâng cao: Tích hợp các công nghệ AI mới nhất, như chuyển đổi văn bản thành video/3D, hỗ trợ RAG.
Tính năng cao cấp: Có khả năng lập kế hoạch và suy luận tự chủ dựa trên chỉ dẫn của người dùng, thực hiện quyết định thông minh.
Hiện tại, Eliza đã thành công triển khai toàn bộ chức năng ở cấp độ cơ bản và đang tiến tới cấp độ nâng cao. Nhóm phát triển khẳng định, họ tin tưởng rằng trong vài năm tới, sẽ có thể hiện thực hóa hệ thống đại lý AI hoàn toàn tự chủ.
5.Ứng dụng thực tế: Thị trường bỏ phiếu bằng vàng bạc
Sách trắng còn có một phần trình bày mã nguồn, nhằm minh họa các ứng dụng thực tế có thể được xây dựng bằng khung này; tuy nhiên, do độ phức tạp về mặt kỹ thuật, phần này sẽ được bỏ qua, chỉ trình bày tổng quan về tình hình ứng dụng thực tế.
Theo mô tả trong sách trắng, tính đến tháng 1/2025, đã có nhiều dự án Web3 quan trọng xây dựng hệ thống đại lý AI dựa trên Eliza, tổng giá trị vốn hóa thị trường của các đối tác hợp tác này vượt quá 20 tỷ USD.
Con số này có thể chính là bằng chứng tốt nhất về sức mạnh công nghệ của Eliza trong mắt thị trường.
Điều quan trọng hơn là, nhóm phát triển Eliza rất tự tin về tương lai. Họ tin rằng, khi những "đại lý thông minh" này tiếp tục tiến hóa, chúng ta sẽ chứng kiến một kỷ nguyên mới với sự hợp tác của nhiều đơn vị AI. Đúng như tầm nhìn "Trung tâm dữ liệu thiên tài" của CEO Anthropic Dario
Triển vọng: Mở ra kỷ nguyên mới của AI phi tập trung
Mặc dù có những hạn chế này, nhưng ý nghĩa của Eliza đã vượt xa khỏi chính bản thân một khuôn khổ công nghệ. Nó đại diện cho một nỗ lực tiên phong trong việc sâu sắc kết hợp công nghệ AI và ứng dụng Web3.
Bằng cách thiết kế mỗi chức năng mô-đun thành các chương trình TypeScript tiêu chuẩn, Eliza đảm bảo quyền kiểm soát hoàn toàn của người dùng đối với hệ thống. Đồng thời, nó cũng cung cấp khả năng tích hợp không gián đoạn với dữ liệu blockchain và hợp đồng thông minh. Thiết kế này vừa đảm bảo an ninh, vừa duy trì khả năng mở rộng rất mạnh mẽ.
Như đã nói trong kết luận của Sách trắng, khả năng của Eliza chỉ bị giới hạn bởi trí tưởng tượng của những người sử dụng. Khi công nghệ AI và Web3 tiếp tục phát triển, Eliza cũng sẽ không ngừng tiến hóa, tiếp tục dẫn dắt hướng đi của AI phi tập trung.
