1. บทนำ

ในปีสุดท้ายเหล่าด้านของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และสกุลเงินดิจิทัลได้เจริญเติบโตอย่างรวดเร็ว และการผสมผสานของพวกเขาได้เปิดทางให้เกิดนวัตกรรมเทคโนโลยีและการประยุกต์ใช้ใหม่ ปัญญาประดิษฐ์ ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล การระบุรูปแบบ และการตัดสินใจโดยอัตโนมัติ ได้เปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมต่าง ๆ ในขณะเดียวกัน สกุลเงินดิจิทัล ด้วยกลไกการทำธุรกรรมที่ไม่มีศูนย์กลาง ปลอดภัยและไร้ความเชื่อมั่น ได้ปฏิวัติภาคการเงิน การผสมผสานของเทคโนโลยีสองประเภทนี้ได้สร้าง CryptoAI ฟิลด์ที่นำเสนอโอกาสและความท้าทายที่ไม่เคยเป็นที่เคยเห็น

Eliza ซึ่งพัฒนาโดย ai16z ที่มีชื่อเสียงเป็นตัวอย่างชั้นนําของการบรรจบกันนี้ ในฐานะที่เป็นเฟรมเวิร์กการจําลองแบบหลายเอเจนต์แบบโอเพนซอร์ส Eliza ได้รับการออกแบบมาเพื่อสร้าง ปรับใช้ และจัดการเอเจนต์ AI อิสระ ในบริบทของการรวม AI และ cryptocurrencies อย่างรวดเร็ว Eliza แสดงถึงความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่สําคัญ สถาปัตยกรรมแบบมัลติเอเจนต์ ความสามารถในการจัดการหน่วยความจํา และการผสานรวมที่มีศักยภาพกับเทคโนโลยีบล็อกเชนช่วยให้นักพัฒนามีแพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่นสําหรับนวัตกรรม ด้วยการศึกษา Eliza เราสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับเส้นทางทางเทคนิครูปแบบแอปพลิเคชันและทิศทางในอนาคตของ CryptoAI โดยนําเสนอข้อมูลอ้างอิงสําหรับผู้ปฏิบัติงานนักวิจัยและนักลงทุนที่นําทางในสาขาแบบไดนามิกและการเปลี่ยนแปลงนี้

2. ภาพรวมของ Eliza

2.1 นิยามและแนวคิด

Eliza เป็นกรอบการจำลองมัลติเอเจนต์แบบโอเพ่นซอร์สที่ถูกพัฒนาโดย ai16z ซึ่งมีพันธกิจหลักในการสร้าง การนำไปใช้ และการจัดการเอเจนต์ AI แบบอัตโนมัส ในยุคดิจิทัลและอัจฉริยะปัจจุบัน เอเจนต์ AI แบบอัตโนมัส - สิ่งมีสติที่สามารถทำงานอย่างอิสระ ตัดสินใจ และปฏิสัมพันธ์กับสิ่งแวดล้อมของพวกเขา - มีศักยภาพมากมายในการประยุกต์ใช้ในหลายๆ งาน

สร้างขึ้นโดยใช้ TypeScript, Eliza ให้นักพัฒนามีแพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพ แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้สามารถสร้างตัวแทน AI ที่สามารถโต้ตอบกับมนุษย์ได้ทั้งในหลายแพลตฟอร์ม พร้อมรักษาลักษณะบุคลิกภาพและฐานความรู้ที่สม่ำเสมอ ตัวแทนเหล่านี้มีความรู้สึกเหมือนมี “บุคลิก” และความจำ ทำให้สามารถสื่อสารอย่างเชื่อถือได้และตรงประเด็นในสถานการณ์ที่หลากหลาย

จากมุมมองทางเทคนิค Eliza ใช้สถาปัตยกรรมแบบหลายตัวแทนทําให้สามารถปรับใช้และจัดการตัวแทน AI หลายคนที่มีบุคลิกที่เป็นเอกลักษณ์ได้พร้อมกัน ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งตัวแทน AI ตามความต้องการและแอปพลิเคชันเฉพาะได้ ตัวอย่างเช่นในการบริการลูกค้าตัวแทนสามารถออกแบบด้วยบุคลิกและความเชี่ยวชาญที่แตกต่างกันในขณะที่ในการจัดการโซเชียลมีเดียตัวแทนสามารถปรับแต่งเพื่อสะท้อนสไตล์และความชอบหัวข้อที่แตกต่างกัน เฟรมเวิร์กไฟล์บทบาทของ Eliza ช่วยให้นักพัฒนาสามารถกําหนดบุคลิกภาพพฤติกรรมและกลยุทธ์การโต้ตอบของตัวแทนแต่ละคนสร้าง "การตั้งค่าบทบาท" ที่หลากหลายและไม่ซ้ําใคร

Eliza ยังมีคุณลักษณะการจัดการหน่วยความจำขั้นสูงผ่านระบบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ซึ่งจะให้ AI agents ด้วยความสามารถในการจดจำข้อมูลในระยะยาวและความสามารถในเชิงบริบท ซึ่งช่วยให้ตัวแทนจดจำการแอคชันในอดีตและข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทำให้สามารถให้การตอบสนองที่เป็นการบุคคลและเหมาะสมตามบริบทมากขึ้น อีกทั้ง Eliza สามารถผสมผสานอย่างไม่มีรอยต่อกับแพลตฟอร์มเช่น Discord, X (เคยเป็น Twitter), และหลาย API ทำให้ AI agents สามารถใช้งานในสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่แตกต่างกันและดำเนินการงานอัตโนมัติ

2.2 ประวัติการพัฒนา

การพัฒนาของ Eliza สะท้อนการสำรวจและนวัตกรรมต่อเนื่องในการต่อสู้ระหว่าง AI และสกุลเงินดิจิทัล โครงการเริ่มต้นจากการรับรู้ของ ai16z เกี่ยวกับศักยภาพของ AI ในการเสริมสร้างในการใช้งานสกุลเงินดิจิทัล ซึ่งเมื่อเทคโนโลยี AI ก้าวหน้าไปข้างหน้าและความต้องการสำหรับโซลูชันอัจฉริยะในพื้นที่ของสกุลเงินดิจิทัลขยายขึ้น ai16z ลงทุนในการพัฒนา Eliza เป็นกรอบงานที่สามารถใช้ประโยชน์จากจุดเด่นของทั้งสองด้าน

ในช่วงต้น Eliza มุ่งเน้นในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานและความสามารถหลัก ทีมพัฒนาทำงานในการสร้างระบบหลายเอเจนต์ที่สามารถจัดการกับเอเจนต์ AI หลายรายพร้อมกัน พร้อมสำรวจระบบบทบาทและการจัดการหน่วยความจำ แม้ว่าเวอร์ชันแรกของ Eliza จะเป็นพื้นฐานในระดับหนึ่ง แต่ก็ดึงดูดชุมชนของนักพัฒนาและนักวิจัยที่สนใจในศักยภาพของ AI และการผสมผสานคริปโต

เมื่อเวลาผ่านไป Eliza ได้รับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่สำคัญโดยเฉพาะในการจัดการหน่วยความจำ การนำเข้าระบบ RAG ได้เสริมสร้างความเข้าใจและความสามารถในการจำของเอเจนต์ AI อย่างมาก ทำให้สามารถสื่อสารได้อย่างเชื่อถือได้และฉลาดมากขึ้น Eliza ยังขยายความสามารถในการผสานรวมแพลตฟอร์มโดยเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มสื่อสังคมและ API ชื่อดัง ซึ่งได้ขยายขอบเขตของการใช้งานและดึงดูดนักพัฒนามากขึ้น

เมื่อเร็ว ๆ นี้ Eliza ได้มุ่งเน้นในการปรับปรุงฟังก์ชันและขยายระบบนิเวศของตน เธอได้ปรับปรุงระบบการดำเนินการ การสนับสนุนลูกค้าที่กำหนดเอง และ APIs เพื่อตอบสนองต่อความต้องการที่หลากหลายของนักพัฒนา นอกจากนี้ Eliza ได้ร่วมมือกับโครงการและชุมชนอื่น ๆ เช่น มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด เพื่อสำรวจการรวมระบบนักประกอบการ AI อัตโนมัติเข้ากับเศรษฐกิจสินทรัพย์ดิจิทัล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านเดฟิ

3. โครงสร้างทางเทคนิคและคุณสมบัติหลัก

3.1 โครงสร้างเทคนิค

Eliza ถูกสร้างขึ้นโดยใช้ TypeScript, ซึ่งเป็นซูเพอร์เซ็ตของ JavaScript ที่มีการตรวจสอบประเภทแบบสถิต ซึ่งเสริมความชัดเจนของโค้ด ความสามารถในการบำรุงรักษา และความเสถียรภาพ สิ่งนี้เป็นที่เปรียบเทียบสำหรับโครงการขนาดใหญ่อย่าง Eliza ที่การตรวจสอบประเภทแบบสถิตช่วยให้สามารถระบุข้อผิดพลาดที่เป็นไปได้ในระหว่างการพัฒนา ลดปัญหาที่เกิดขึ้นระหว่างการทำงาน

ที่สำคัญของโครงสร้างของ Eliza คือ runtime ของตัวแทน ซึ่งจะประสานการทำงานระหว่างส่วนประกอบสำคัญ Runtime ของตัวแทนนำมาประสบการณ์กับระบบบทบาท ที่อนุญาตให้นักพัฒนากำหนดตัวแทน AI ที่มีบุคลิกภาพ พฤติกรรม และฐานความรู้ที่เป็นพิเศษ นี้ทำให้ตัวแทนสามารถแสดงบุคลิกภาพที่แตกต่างกันในสถานการณ์ต่าง ๆ เช่น การให้บริการลูกค้าหรือการจัดการสื่อสังคม

ผู้จัดการหน่วยความจำของ Eliza เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลและใช้ระบบ RAG เพื่อให้สามารถในการจำและความสามารถในการตระกูลลักษณะได้ ซึ่งช่วยให้สามารถจำเหตุการณ์ในอดีตและให้การตอบสนองที่เป็นพื้นฐานมากขึ้น ระบบการดำเนินการสนับสนุนการรวมระบบ ทำให้สามารถทำงานร่วมกับแพลตฟอร์มภายนอกเช่น Discord และ X รวมทั้ง API สำหรับการดำเนินการงานโดยอัตโนมัติ

3.2 โครงสร้าง Multi-Agent

สถาปัตยกรรมมัลติเอเจนต์ของ Eliza เป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่กำหนดของมัน ทำให้สามารถใช้งานและบริหารจัดการได้พร้อมกันกับมาตรฐานของ AI agents หลายตัวที่มีบุคลิกภาพที่แตกต่างกัน สถาปัตยกรรมนี้มีความยืดหยุ่นและมีขนาดขยายได้สูง ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานในหลากหลายแอปพลิเคชัน

ในการบริการลูกค้า ตัวอย่างเช่น ธุรกิจสามารถใช้ AI หลายตัวแทนที่มีความเชี่ยวชาญและบุคลิกภาพต่างกัน ตัวแทนหนึ่งอาจเชี่ยวชาญในการสนับสนุนทางเทคนิค ในขณะที่ตัวอื่นจะจัดการร้องเรียนของลูกค้า ระบบสามารถนำทางการสอบถามของลูกค้าไปยังตัวแทนที่เหมาะสมที่สุดอย่างฉลาด ปรับปรุงประสิทธิภาพและคุณภาพการบริการ

ในการจัดการโซเชียลมีเดีย บริษัทสามารถสร้างตัวแทน AI หลายตัวที่มีสไตล์และโฟกัสที่แตกต่างกัน บางตัวแทนอาจเชี่ยวชาญในการสร้างเนื้อหาที่น่าสนใจ ในขณะที่ตัวแทนคนอื่นๆ โฟกัสในการตอบสนองผู้ใช้ ตัวแทนเหล่านี้สามารถดำเนินการบนแพลตฟอร์มหลายรูปแบบ ปรับปรุงพฤติกรรมของตนเองให้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมายและบริบทที่แตกต่างกัน

3.3 การจัดการหน่วยความจำ (RAG)

การจัดการความจำของ Eliza ถูกขับเคลื่อนโดยระบบ RAG ซึ่งรวมเทคโนโลยีการเรียกร้องและการสร้างเพื่อให้ตัวแทนได้รับความจำระยะยาวและการรับรู้บริบท เมื่อตัวแทน AI มีปฏิสัมพันธ์กับผู้ใช้ ระบบ RAG จะบันทึกการปฏิสัมพันธ์และจัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องในฐานข้อมูล ในการปฏิสัมพันธ์ต่อๆ มา ตัวแทนสามารถเรียกร้องข้อมูลนี้เพื่อให้มีการตอบสนองที่แม่นยำและเหมาะสมกับบริบท

ตัวอย่างเช่น ในสถานการณ์การสนับสนุนลูกค้า เอเจนต์ AI สามารถดึงข้อมูลการสื่อสารในอดีตกับผู้ใช้และให้การสนับสนุนที่สอดคล้องและที่ปรับให้เป็นการสนับสนุนที่ประเภทและส่วนตัว ระบบ RAG ยังช่วยให้เอเจนต์สามารถเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและอัปเดตความรู้ของพวกเขาเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขายังคงถูกต้องและสอดคล้องตามเวลา

3.4 ระบบปลั๊กอินและการโต้ตอบแบบหลายรูปแบบ

ระบบปลั๊กอินของ Eliza ช่วยให้นักพัฒนาสามารถขยายฟังก์ชันการทำงานของมันได้โดยการรวมเครื่องมือและบริการของบุคคลที่สามเข้ากับกัน เช่น สามารถพัฒนาปลั๊กอินเพื่อประมวลผลเอกสารในรูปแบบต่าง ๆ หรือเชื่อมต่อกับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล การเข้าใช้เช่นนี้ช่วยให้ Eliza ปรับปรุงตนเองให้เข้ากับความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงได้และผนวกกับแอปพลิเคชันหลากหลาย

Eliza ยังรองรับการโต้ตอบแบบมัลติโมดัล รวมถึงเสียง ข้อความ และสื่อ ตัวแทน AI สามารถประมวลผลข้อมูลเสียง แปลงข้อมูลให้เป็นข้อความ และสร้างการตอบรับด้วยเสียง เพื่อให้เกิดการโต้ตอบที่เป็นธรรมชาติ ในการโต้ตอบที่เป็นข้อความ Eliza มีการประมวลผลข้อความและการจัดการสนทนาอย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ Eliza สามารถวิเคราะห์สื่อ เช่น ภาพและวิดีโอ สกัดข้อมูลสำคัญและให้การตอบรับที่เกี่ยวข้อง

3.5 การสนับสนุนโมเดล AI

Eliza รองรับโมเดล AI หลากหลายประเภท ซึ่งรวมถึงโมเดลโอเพนซอร์สสำหรับการอ่านค่าและโมเดลในคลาวด์เช่น OpenAI และ Claude ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเลือกโมเดลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับความต้องการที่เฉพาะเจาะจงของพวกเขา โมเดลโอเพนซอร์สมีการปรับแต่งและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในขณะที่โมเดลในคลาวด์มีความสามารถในการคำนวณที่มีประสิทธิภาพและความพร้อมในการใช้งานสูง

สำหรับงานที่ซับซ้อน Eliza สามารถรวมรุ่นเช่น Claude ที่โดดเด่นในการเข้าใจความหมายตรรกะ การเหตุการณ์ตรรกะ และการตอบคำถามที่ใช้ความรู้เป็นพื้นฐาน โดยการสนับสนุนรุ่น AI หลายรุ่น Eliza จะรับประกันประสิทธิภาพที่ดีที่สุดในการใช้งานต่าง ๆ

4. ประสิทธิภาพตลาด Eliza

4.1 ข้อมูลพื้นฐาน Eliza (ณ วันที่ 21 มีนาคม 2025)

1. Market Cap: $2,630,351
2. Circulating Supply: 999,997,750
3. จำนวนจำกัดสูงสุด: 999,997,750
4. ที่อยู่สัญญา: 5voS9evDjxF589WuEub5i4ti7FWQmZCsAsyD5ucbuRqM
5. ประสิทธิภาพของตลาดคือดังนี้:

เข้าสู่แพลตฟอร์มการซื้อขาย Gate.io และเริ่มซื้อขายโทเค็น Eliza ได้เลยhttps://www.gate.io/trade/ELIZA_USDT

คำเตือนเรื่องความเสี่ยง: โครงการที่เกี่ยวข้องกับสกุลเงินดิจิทัลมีความผันผวนและเสี่ยงอันมาก. ซื้อขายด้วยความระมัดระวังและตระหนักถึงความเสี่ยง

สรุป

Eliza ($ELIZA) เป็นเฟรมเวิร์กการจําลองแบบหลายเอเจนต์แบบโอเพนซอร์สที่พัฒนาโดย ai16z ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของการรวม AI และสกุลเงินดิจิทัล ด้วยสถาปัตยกรรมทางเทคนิคขั้นสูงการจัดการหน่วยความจําและความสามารถแบบหลายตัวแทน Eliza นําเสนอแพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพสําหรับนวัตกรรมในพื้นที่ CryptoAI อย่างไรก็ตามต้องเผชิญกับความท้าทายเช่นข้อ จํากัด ทางเทคโนโลยีการแข่งขันในตลาดและความซับซ้อนด้านกฎระเบียบ เพื่อรักษาความเป็นผู้นํา Eliza ต้องสร้างสรรค์นวัตกรรมขยายระบบนิเวศและปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงด้านกฎระเบียบต่อไป ด้วยการทําเช่นนั้น Eliza สามารถขับเคลื่อนการบรรจบกันของ AI และสกุลเงินดิจิทัล เพื่อปูทางสู่ความก้าวหน้าในอนาคตในสาขาไดนามิกนี้