eliza
Eliza - Multi-Agent-Simulationsframework
https://github.com/elizaos/eliza
Besuchen Sie https://eliza.builders für Support
dev branch
Wie gesehen bei @DegenSpartanAI und @MarcAIndreessen
- Multi-Agent-Simulationsframework
- Fügen Sie beliebig viele einzigartige Charaktere mit characterfile hinzu
- Vollständige Discord- und Twitter-Anbindungen, mit Unterstützung für Discord-Sprachkanäle
- Vollständiges Konversations- und Dokument-RAG-Gedächtnis
- Kann Links und PDFs lesen, Audio und Videos transkribieren, Gespräche zusammenfassen und mehr
- Hochgradig erweiterbar - erstellen Sie eigene Aktionen und Clients zur Erweiterung von Elizas Fähigkeiten
- Unterstützt Open-Source- und lokale Modelle (standardmäßig konfiguriert mit Nous Hermes Llama 3.1B)
- Unterstützt OpenAI für Cloud-Inferenz auf ressourcenschonenden Geräten
- “Ask Claude”-Modus für komplexere Anfragen an Claude
- 100% Typescript
Erste Schritte
Voraussetzungen (ERFORDERLICH):
.env-Datei bearbeiten
- Kopieren Sie .env.example zu .env und füllen Sie die entsprechenden Werte aus
- Bearbeiten Sie die TWITTER-Umgebungsvariablen, um Benutzernamen und Passwort Ihres Bots hinzuzufügen
Charakterdatei bearbeiten
- Überprüfen Sie die Datei
src/core/defaultCharacter.ts- Sie können diese modifizieren - Sie können auch Charaktere mit dem Befehl
pnpm start --characters="path/to/your/character.json"laden und mehrere Bots gleichzeitig ausführen
Nach dem Einrichten der .env-Datei und der Charakterdatei können Sie den Bot mit folgendem Befehl starten:
pnpm i
pnpm start
Eliza anpassen
Benutzerdefinierte Aktionen hinzufügen
Um Git-Konflikte im Core-Verzeichnis zu vermeiden, empfehlen wir, benutzerdefinierte Aktionen zu einem custom_actions -Verzeichnis hinzuzufügen und sie dann in der elizaConfig.yaml-Datei zu konfigurieren. Siehe elizaConfig.example.yaml als Beispiel.
Mit verschiedenen Modellen ausführen
Mit Llama ausführen
Sie können Llama 70B oder 405B Modelle verwenden, indem Sie die XAI_MODEL-Umgebungsvariable auf meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo oder meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct setzen.
Mit Grok ausführen
Sie können Grok-Modelle verwenden, indem Sie die XAI_MODEL Umgebungsvariable auf grok-beta setzen
Mit OpenAI ausführen
Sie können OpenAI-Modelle verwenden, indem Sie die XAI_MODEL Umgebungsvariable auf gpt-4o-mini oder gpt-4o setzen
Zusätzliche Anforderungen
Möglicherweise müssen Sie Sharp installieren. Wenn Sie beim Start einen Fehler sehen, versuchen Sie es mit folgendem Befehl zu installieren:
pnpm install --include=optional sharp
Umgebungseinrichtung
Sie müssen Umgebungsvariablen in Ihrer .env-Datei hinzufügen, um sich mit verschiedenen Plattformen zu verbinden:
# Erforderliche Umgebungsvariablen
DISCORD_APPLICATION_ID=
DISCORD_API_TOKEN= # Bot-Token
OPENAI_API_KEY=sk-* # OpenAI API-Schlüssel, beginnt mit sk-
ELEVENLABS_XI_API_KEY= # API-Schlüssel von Elevenlabs
# ELEVENLABS EINSTELLUNGEN
ELEVENLABS_MODEL_ID=eleven_multilingual_v2
ELEVENLABS_VOICE_ID=21m00Tcm4TlvDq8ikWAM
ELEVENLABS_VOICE_STABILITY=0.5
ELEVENLABS_VOICE_SIMILARITY_BOOST=0.9
ELEVENLABS_VOICE_STYLE=0.66
ELEVENLABS_VOICE_USE_SPEAKER_BOOST=false
ELEVENLABS_OPTIMIZE_STREAMING_LATENCY=4
ELEVENLABS_OUTPUT_FORMAT=pcm_16000
TWITTER_DRY_RUN=false
TWITTER_USERNAME= # Kontoname
TWITTER_PASSWORD= # Kontopasswort
TWITTER_EMAIL= # Konto-E-Mail
TWITTER_COOKIES= # Konto-Cookies
X_SERVER_URL=
XAI_API_KEY=
XAI_MODEL=
# Für Anfragen an Claude
ANTHROPIC_API_KEY=
WALLET_SECRET_KEY=EXAMPLE_WALLET_SECRET_KEY
WALLET_PUBLIC_KEY=EXAMPLE_WALLET_PUBLIC_KEY
BIRDEYE_API_KEY=
SOL_ADDRESS=So11111111111111111111111111111111111111112
SLIPPAGE=1
SOLANA_RPC_URL=https://api.mainnet-beta.solana.com
HELIUS_API_KEY=
## Telegram
TELEGRAM_BOT_TOKEN=
TOGETHER_API_KEY=
Lokale Inferenz-Einrichtung
CUDA-Einrichtung
Wenn Sie eine NVIDIA-GPU haben, können Sie CUDA installieren, um die lokale Inferenz drastisch zu beschleunigen.
pnpm install
npx --no node-llama-cpp source download --gpu cuda
Stellen Sie sicher, dass Sie das CUDA Toolkit einschließlich cuDNN und cuBLAS installiert haben.
Lokal ausführen
Fügen Sie XAI_MODEL und setzen Sie es auf eine der oben genannten Optionen aus Mit Llama ausführen - Sie können X_SERVER_URL und XAI_API_KEY leer lassen, es lädt das Modell von Huggingface herunter und fragt es lokal ab.
Clients
Discord Bot
Hilfe beim Einrichten Ihres Discord-Bots finden Sie hier: https://discordjs.guide/preparations/setting-up-a-bot-application.html
Entwicklung
Tests
Um die Testsuite auszuführen:
pnpm test # Tests einmal ausführen
pnpm test:watch # Tests im Watch-Modus ausführen
Für datenbankspezifische Tests:
pnpm test:sqlite # Tests mit SQLite ausführen
pnpm test:sqljs # Tests mit SQL.js ausführen
Tests werden mit Jest geschrieben und befinden sich in src/**/*.test.ts-Dateien. Die Testumgebung ist konfiguriert für:
- Laden von Umgebungsvariablen aus
.env.test - 2-Minuten-Timeout für länger laufende Tests
- Unterstützung von ESM-Modulen
- Sequentielle Testausführung (–runInBand)
Um neue Tests zu erstellen, fügen Sie eine .test.ts-Datei neben dem zu testenden Code hinzu.