長い期待の末、Elizaは技術白書を本日正式に公開しました。

AIエージェントの多くは一般的にElizaオープンソースフレームワーク上に構築されていることが知られていますが、Elizaが技術的な観点から自己をどのように定義しているかに関する詳細で形式的なドキュメントが常に不足していました。

このホワイトペーパーは、ElizaがAIとWeb3の間での深い統合、そのモジュラーシステムアーキテクチャ、およびオープンソースフレームワークとしての役割の技術的な実装の詳細を説明する包括的な回答を提供します。

ホワイトペーパーは、ショー、いくつかのエリザラボのメンバー、および他の関連組織の技術専門家によって共同執筆されました。ただし、その詳細な技術的な内容や専門的な概念により、一般の読者には理解しにくいかもしれません。

このため、TechFlowは内容を簡素化し、要約し、読者がすばやくその本質を把握するのを助けるためにホワイトペーパーをわかりやすい言葉で説明することを目指しています。

1. エリザはなぜ作成されましたか？

この質問を考慮する際に、明確な範囲を設定することが重要です。具体的には、なぜElizaを暗号通貨やWeb3の文脈で開発するのか、より広範なAIフレームワークと比較するのではなく、このフレームワークとしてのElizaを開発するのかを考える必要があります。

この考え方に従えば、技術的なホワイトペーパーの導入部および背景セクションは優れた回答を提供しています:

AIとWeb3の交差点において、常に重要なギャップがありました。それは、Web3アプリケーションとシームレスに統合できるフレームワークの不足です。

具体的には、ホワイトペーパーでは、Web3スペースが直面している3つの主要な課題を特定しています。

1. 分散型トランザクションの複雑さ Ethereum、Solana、BASEなどのパブリックチェーンの急速な成長に伴い、異なるチェーン上での資産管理とトランザクションの実行はますます困難になっています。既存の取引プラットフォームは存在しますが、中級および上級ユーザーのカスタマイズニーズには基本的な機能が不足していることがよくあります。
2. オンチェーンデータからの価値抽出 ブロックチェーンは、ウォレットアドレスの変更、トークン価格、時価総額などの基本的なメトリックから、鯨アカウントの比率や市場メーカーパターンなどのより高度なメトリックまで、膨大な価値のある情報を保持しています。この複雑なデータを実用的な洞察に変換することは、依然として重要な課題です。
3. Web3業界では、Twitter、Discord、Farcasterなどのプラットフォームは情報の重要なチャネルです。しかし、キーオピニオンリーダー（KOLs）の数が増えるにつれて、情報はますます分断されています。この情報の洪水から有益なインサイトを抽出することは、トレーダーにとって共通の課題となっています。

Eliza は、このような現実世界のニーズに応えて作成されました。Elizaは、Web3に対応した初のオープンソースAIエージェントオペレーティングシステムとして、モジュール設計を採用しており、開発者やユーザーは特定の要件に基づいてソリューションをカスタマイズすることができます。

Elizaは、一般ユーザーが高度なAI機能にアクセスする障壁を下げることを目指しています。

AIエージェントを構築するための広範なプログラミングの専門知識を必要とせず、彼ら自身のAIエージェントを構築することができます。

さらに、ホワイトペーパーではElizaをいくつかの一般的なAIフレームワークと比較しています。比較表は明確に示しており、ElizaはWeb3に最高のサポートを提供すると主張しています。これはまた、ホワイトペーパー全体が伝えようとしている主要なメッセージです。

2. エリザのデザイン哲学と技術革新

3つの核心設計原則: 過度な単純化を避けつつ、シンプルさを実現する

Elizaの成功は偶然ではありません。チームは最初から3つの核心原則を確立しました。

1. Web3デベロッパー最初のWeb3開発が主にJavaScript / TypeScriptに依存していることを認識して、Elizaは開発言語としてTypeScriptを選択しました。この決定により、開発者は馴染みのあるツールで作業し、既存のWebアプリケーションにブロックチェーン機能をシームレスに統合することができます。単純に言えば、Web3開発者は「そのまま使える」ということです。
2. Modular Plugin Architecture Elizaは、コア・ランタイムをコアにしましょう。このシステムは、コア・ランタイムとキーコンポーネントとことの4つの重要なコンポーネントに分解されています。

• アダプター(データ統合)
• キャラクター（エージェントのパーソナリティ）
• クライアント（メッセージインタラクション）
• プラグイン（一般的な機能）

このアーキテクチャは、開発者がコアランタイムの詳細を気にすることなく、独自のプラグイン、クライアント、キャラクター、およびアダプターを自由に追加できるようにします。また、Elizaが幅広いモデルプロバイダ（例：OpenAI、Llama、Qwen）、プラットフォーム統合（例：Twitter、Discord、Telegram）、およびブロックチェーン互換性（例：Solana、Ethereum、Ton）をサポートできるようにもします。

1. 複雑さよりも簡素さを優先する

エンジニアリングリソースが限られているため、シンプルな内部実装を維持することは、新機能の開発、新しいシナリオへの適応、AIおよびWeb3の急速な進化に遅れを取らないための時間を節約することができます。

技術革新：内部の強化と外部の拡大

Elizaの技術的なイノベーションは、内部の改良と外部の拡張の2つの側面に分けることができます。

1. 内部の強化AIモデルの推論能力を向上させるために、Elizaはいくつかの最先端の技術を統合しています。

• Chain-of-Thoughts (CoT):
  • 技術定義：ステップバイステップの説明を紹介します。
  • 簡単な説明: 数学の問題を解く場合、AIは答えに直接ジャンプするのではなく、一つ一つのステップで思考プロセスを説明します。これにより、精度が向上するだけでなく、人間が結論に至る過程を理解しやすくなります。
• Tree-of-Thoughts (ToT):
  • 技術的な定義：複数の解決策を探るための分岐を可能にします。
  • 簡単な説明：チェスのゲームで異なる手を考慮するように、AIは同時にさまざまな可能な解決策を探索し、最も良いものを選びます。これは最適な経路を見つけるために意思決定木をナビゲートすることに似ています。
• Graph-of-Thoughts (GoT):
  • 技術的な定義：推論経路を接続します。
  • 簡単な説明：問題をアイデアが相互に関連するネットワークとして扱います。複雑な問題に対して人間がマインドマップを作成するように、AIはさまざまなアイデアを接続して包括的な理解を形成します。
• Layer-of-Thoughts (LoT):
  • 技術的な定義：推論経路を接続します。
  • 簡略化された説明: アイデアを相互接続するネットワークとして問題を扱います。人間が複雑な問題に対してマインドマップを作成するのと同様に、AIはさまざまなアイデアを結び付けて包括的な理解を形成します。

1. 外部拡張 Eliza は実用的な問題解決能力を向上させるために、さまざまな外部機能を統合しています:

• Retrieval-Augmented Generation (RAG):
  • 技術的な定義：検索を通じて生成能力を向上させます。
  • 簡単な説明：宿題をする際に教科書を参照するような学生のように、AIはより正確な回答を保証するために「知識ベース」にアクセスします。
• ベクトルデータベース：
  • 技術的定義：構造化データの保存と取得。
  • 簡単な説明：AIが類似のコンテンツを迅速に見つけるための「図書館」のような機能を持ちます。たとえば、月についての詩を求めると、関連する作品を即座に取得することができます。
• Web検索:
  • 技術的な定義：インターネットからリアルタイムの情報を取得します。
  • 簡単な説明：AIによって最新の情報にアクセスするように、人間のようにウェブを閲覧させることができます。事前に存在する知識だけに頼るのではなく。
• テキストから画像/ビデオ/3Dモデル:
  • 技術的な定義：テキストの説明をマルチメディアコンテンツに変換します。
  • 簡単な説明：説明に基づいて描かれたアーティストのように、AIはあなたの入力に基づいて画像、ビデオ、または3Dモデルを生成することができます。

Web3スペースの他のフレームワークとの比較

現在のWeb3 AIエージェントフレームワークの中で、Elizaは明らかな利点を示しています。 50人以上のAI研究者やシニアブロックチェーン開発者からのフィードバックに基づいて、Elizaは以下の主要な指標で他のフレームワークを上回っています:

• モデルプロバイダのサポート
• チェーンの互換性
• 機能の完全性
• ソーシャルメディアの統合

3. Eliza OS: A Well-Crafted Web3 AI Ecosystem

Elizaの設計思想を理解した後は、このフレームワークがどのように動作するかを見てみましょう。Elizaは、各部分が完璧に合う一方で、柔軟性を保ちながら細部にまでこだわり抜いて設計されたLEGOシステムとして捉えることができます。

コアコンポーネント：5つの主要な役割

Elizaのエコシステムでは、5つのコアコンポーネントが連携して完全なインテリジェントシステムを形成します。

• エージェント：システムの主要なキャラクター

それらは独立した「デジタルアシスタント」として機能し、さまざまな自律的な相互作用を処理します。それぞれのエージェントは独自の「メモリ」と「性格」を持ち、DiscordやTwitterなどの異なるチャネルを通じてユーザーとの一貫した会話や相互作用に従事することができます。

• キャラクターファイル：エージェントの「ペルソナ」

これらのエージェントをよりダイナミックにするために、キャラクターファイルは彼らの「個人の履歴書」として機能します。これらのファイルはエージェントのアイデンティティと個性の特徴を定義し、使用できるモデル（例：OpenAI、Anthropic）を指定し、実行できるアクション（例：ブロックチェーンのトランザクション、NFTの作成）を決定します。よく設計されたキャラクターの設定により、各エージェントは独自の専門知識と行動パターンを示すことができます。

• プロバイダー：エージェントの「知覚システム」

外部世界とのやり取りを行う際、エージェントは「知覚システム」としてプロバイダに頼る。人間が周囲を知覚するために感覚が必要なように、プロバイダは市場データ、ウォレットの詳細、センチメント分析などのリアルタイム情報をエージェントに提供し、現在の環境や文脈をより良く理解することを可能にする。

• アクション：エージェントの「スキルセット」

特定のアクションが必要な場合、アクションはエージェントの「スキルセット」として機能します。単純な買い注文や売り注文から複雑なNFTの生成まで、各アクションは厳格なセキュリティ検証を受けており、金融業務の取り扱いにおいて絶対的な安全性を確保しています。これらのスキルにより、エージェントはWeb3エコシステムで実際に効果的に操作することができます。

• 評価者：エージェントの“決定システム”

最後に、評価者はエージェントの「意思決定システム」として機能し、会話内容を評価し、重要な情報を抽出し、エージェントが長期的な記憶を構築するのを支援します。彼らは目標に向けた進捗状況を追跡するだけでなく、会話全体の整合性も確保します。

インテリジェントなインタラクション：単なる単純な会話以上のもの

インタラクションの面では、Elizaは経験豊富な翻訳者のようなマルチレイヤーの理解システムを採用しており、単なる文字の意味だけでなく、文脈や意図を理解しています。このシステムはユーザーの真のニーズを正確に理解し、さまざまなコミュニケーションプラットフォームで一貫したエクスペリエンスを維持し、文脈に基づいて柔軟に応答を調整することができます。

プラグインシステム：無限の拡張可能性

Elizaのプラグインシステムは、基本的には全体のフレームワークに強力な拡張性をもたらすツールボックスです。この拡張性は、マルチメディア生成、Web3統合、およびインフラストラクチャの3つの方向に反映されています。

• マルチメディア生成では、画像、ビデオ、3Dモデルを生成し、NFTコレクションの自動生成をサポートし、画像の説明と分析機能を提供することができます。
• Web3の統合には、EthereumやSolanaのようなネットワークでのマルチチェーン操作がサポートされ、包括的な取引機能のスイートが提供され、さまざまなDeFi操作が統合されています。
• インフラストラクチャーに関して、ブラウザサービス、ドキュメント処理、音声テキスト変換などの基本的な機能を提供しています。

このモジュラーデザインにより、Elizaはシステムの安定性を維持するだけでなく、開発者にほぼ無制限の拡張可能性を提供します。これにより、ElizaはWeb3エコシステムでの新たな要求やシナリオに適応することが可能となります。

4.エリザの能力はどの程度ですか？データからの洞察

新しい技術フレームワークが現れると、その実際のパフォーマンスが最も重要な懸念事項となることがよくあります。この点において、エリザは率直な回答を提供しています。
GAIAベンチマークテスト（AIエージェントが実世界の問題を解決する能力を評価するために特別に設計されたプラットフォーム）で、Elizaは印象的な能力を示しました。このテストは基本的なQ&Aスキルを評価するだけでなく、論理的思考、マルチモーダル処理、ウェブ閲覧、ツールの使用など、さまざまな能力をAIエージェントが持っていることを要求します。
エリザの総合スコア（19.42％）は、現在の最高のパフォーマンスを発揮するソリューションにまだ遅れをとっていますが、これはWeb3ドメインに焦点を当てたことを考慮すれば、称賛に値する結果です。特に、基礎的なタスク（レベル1）の処理において、エリザは32.21％の完了率を達成し、堅固な基礎的な能力を示しています。

Web3 ドメイン：先駆的な標準セッター

さらに注目すべきは、エリザがWeb3の「標準設定者」としての役割を果たしていることです。Web3に焦点を当てたAIシステムはまだ初期段階にありますが、エリザは包括的な評価フレームワークの提案をリードし、産業全体の方向性を示しています。

この評価フレームワークは、白書で「チューリング・テスト」のWeb3 AIバージョンとして言及される3つのレベルに分かれています。

• Basic Capabilities: 基本的な機能には、ウォレットの作成、トークン取引、スマートコントラクトの相互作用などの基本的な操作が含まれています。
• 高度な機能：最新のAI技術、テキストからビデオ/3D生成やRAGサポートなどを組み込んでいます。
• プレミアム特性：ユーザーの指示に基づいた自律的な計画と推論が可能になり、真にインテリジェントな意思決定を実現します。

現在、Elizaは基本レベルですべての機能を正常に実装し、高度なレベルに向けて進化しています。チームは、来る年に完全に自律型AIエージェントシステムを実現する自信を表明しました。

5. 実用的な応用: 市場は実際のお金で投票します

元の白書には、フレームワークで実現可能な実用的なアプリケーションを示すコードを紹介するセクションが含まれています。しかし、理解を簡単にし、技術的な詳細を避けるために、ここではより広範なアプリケーションについてのみ強調されます。

ホワイトペーパーによると、2025年1月時点で、いくつかの重要なWeb3プロジェクトがElizaに基づいたAIエージェントシステムを構築しています。これらのパートナーの総時価総額は200億ドルを超えています。

この数字自体が市場からエリザの技術力を最高の支持となるかもしれません。

さらに重要なことに、Elizaチームは将来に自信を持っています。彼らはこれらの"スマートエージェント"が進化し続けるにつれて、複数のAIユニットが調和して一緒に動作する新しい時代を目撃すると信じています。アンソピックのCEOであるダリオ・アモデイは、彼の"天才データセンター"のビジョンで述べたように、Elizaはこの未来への道を切り拓いています。

6. 現行の制約と将来の展望：正直な自己分析

どんな技術フレームワークにも欠点があり、Elizaチームは白書で現在のフレームワークの制限を正直に指摘しています。

解決すべき3つの大きな課題

• ワークフローシステムの不足：熟練したアシスタントのように、開発者が定期的に複数のソースからデータを集計するなどのルーチンタスクを実装したい場合、現在のElizaフレームワークには既成のソリューションが提供されていません。そのようなニーズには、DifyやCozeのようなグラフィカルインターフェースを備えたワークフローシステムがまだ必要です。
• マルチエージェントシステムのパフォーマンス問題: エージェントの数が増えるにつれて、システムが処理する必要があるコンテキストとメモリ内容が指数関数的に増加します。特に、大規模な入出力タスクを処理する際に、計算オーバーヘッドと運用効率のバランスを取ることは技術的な課題となっています。
• マルチ言語サポートの拡大：現在、Elizaは主にTypeScriptに基づいていますが、さらに多くのドメインの開発者を引き付けるために、PythonやRustなどの他のプログラミング言語のサポートを拡大する必要があります。

Outlook: 分散型AIの新時代の先駆け

これらの制約にもかかわらず、Elizaの重要性は単なる技術フレームワークを超えています。

それは、AI技術とWeb3アプリケーションの深い統合を試みる先駆的な試みを表しています。各機能モジュールを標準のTypeScriptプログラムとして設計することで、Elizaはユーザーがシステムを完全に制御できることを保証しています。また、ブロックチェーンデータとスマートコントラクトとのシームレスな統合も提供しています。

この設計により、セキュリティとスケーラビリティの両方が保証されます。ホワイトペーパーの最後に述べられている通り、Elizaの可能性は、そのユーザーの想像力によってのみ制限されます。

AIとWeb3技術の持続的な進化により、Elizaはさらに進化し続け、分散型AIの開発をリードし続けます。

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