操作指南:如何用Eliza框架构建自己的加密AI Agent?

Odaily星球日报Pubblicato 2024-12-19Pubblicato ultima volta 2024-12-19

Introduzione

也许你的AI Agent会成为下一个推特上的明星

原文标题:build your own crypto ai agent - the ultimate beginner-friendly guide

原文作者:SuhailKakar,加密 Kol

原文编译:zhouzhou,BlockBeats

编者按:这篇文章介绍了如何构建和部署一个加密 AI agent,解释了 AI 代理的基本功能、如何选择 AI 模型、创建代理的个性、优化性能以及如何将代理部署到云端。使用 Eliza 工具可以简化这个过程,即使没有编程经验也能创建自己的代理。

以下为原文内容(为便于阅读理解,原内容有所整编):

如果你没有与世隔绝,你应该已经注意到这些叫做「AI 代理」的东西在加密货币领域到处出现了。它们回复推文、进行交易,甚至推出自己的代币。是不是很疯狂?

在这篇指南中,我们将详细介绍这些代理是怎么回事,为什么它们这么重要,以及你如何能自己创建一个。

什么是 AI 代理

可以把 AI 代理看作是超智能的数字助手,它们能够独立处理与加密货币相关的事务。与传统的交易机器人仅仅按照简单的「如果这样,那就那样」的规则进行操作不同,这些代理实际上能够灵活应变,面对新的情况时也能自行决定该做什么。

以下是它们与众不同的特点:

它们可以在工作中学习并适应,而不是仅仅跟随旧有的规则。

它们可以理解并以自然的方式回应人们,就像和朋友聊天一样。

它们非常擅长分析大量加密数据并从中找出有用的信息。

它们能够处理复杂的事务,比如交易和管理加密资产组合。

想看看这些代理有多强大吗?看看「Truth Terminal」的故事——这是一个几乎成名的 AI 代理。这个代理的推文和社区互动引起了极大的关注,最终帮助推出了一个名为 GOAT 的代币,成功登陆 Solana,并达到了惊人的 10 亿美元市值。对于一个数字助手来说,这可真不赖吧?

这些代理的酷点在于,它们不仅仅是按照预设脚本执行的机器人。它们实际上能够理解市场发生了什么,并根据新信息调整自己的策略。这就像有一个懂加密的朋友,永远不睡觉,总是寻找机会。

AI 代理在加密货币中的应用

现在,加密货币和 AI 就像是一对亲密无间的伙伴。还记得扎克伯格说过,我们可能会有比人类还多的 AI 代理吗?嗯,看来加密货币正在引领这一潮流。截至目前,AI 和 meme 币几乎已经占领了加密推特——到处都是!

这些代理在加密领域做了很多酷事:

通过全天候监控市场趋势,帮助人们更好地交易。

管理加密资产组合(而且不会在驾驶过程中犯困)。

在人类之前发现潜在的骗局。

创建并分享有实际价值的市场分析。

运行能适应市场条件的自动化 DeFi 策略。

其中一个最酷的例子是 AI 代理「Aixbt」,它因能在市场趋势爆发之前先发现而变得非常流行。它就像一个总能提前知道市场大动作的内部朋友。

AI 代理是如何工作的

好吧,我们来简单讲一下!

操作指南:如何用Eliza框架构建自己的加密AI Agent?

想象一下,AI 代理就像一个数字大脑,主要由四个部分组成:

信息收集者

持续监控加密货币价格

关注加密推特上的动态和戏剧性事件

跟踪不同区块链上的情况

思考部分

获取所有这些信息并尝试理解它

寻找模式(比如「哦,这通常意味着价格会涨」)

从成功和失败的经验中学习

决策者

根据所有这些思考结果做出决策

判断是该买入、卖出,还是暂时观望

决定在社交媒体上发布什么内容

执行者

真正执行它所决定的行动

可能是进行交易、发布推文或发送警报

这些代理与传统的加密机器人有何不同?它们不仅能学习,还能根据市场变化调整自己的判断。如果某种策略不起作用,它们会尝试另一种方法——就像你会根据当前策略未能带来收益而调整自己的策略一样。

如何构建自己的 AI 代理

好了,现在进入令人兴奋的部分——你将学习如何构建自己的 AI 代理!别担心,如果你不是编程高手,我们会使用一个叫做 Eliza 的工具,它会让整个过程变得容易得多。

什么是 Eliza

ai16z eliza 基本上是你的 AI 代理构建工具包,把它想象成搭建 AI 代理的乐高积木——你获得了所需的所有组件,只需将它们组合起来即可。它是一个开源框架,处理所有复杂的事情,让你可以专注于使你的代理变得更强大。

以下是 Eliza 的优势:

支持多个平台(Discord、Twitter、Telegram 等)

支持不同的 AI 模型(如 GPT-4、Claude 等)

处理语音、文本和多媒体内容

配备内置记忆系统(让你的代理记住对话内容)

轻松添加自定义功能

设置 Eliza

好啦,准备动手操作了!这里是设置 Eliza 所需了解的一切:

1. 准备你的电脑

首先,确保你已经安装了以下工具:

操作指南:如何用Eliza框架构建自己的加密AI Agent?

2. 安装 Eliza

打开你的终端(Terminal)并运行以下命令:

操作指南:如何用Eliza框架构建自己的加密AI Agent?

3. 设置配置文件

将 .env.example 重命名为 .env,并添加以下重要信息:

操作指南:如何用Eliza框架构建自己的加密AI Agent?

4. 选择你的 AI 大脑

你有很多选项可以选择使用哪个 AI 模型:

Heurist:适合不受审查的回答

Llama:如果你想在本地运行

Grok:带有一些独特的「x 因子」

OpenAI:可靠,但可能会比较贵

Claude:在智能和速度之间的良好平衡

只需在你的角色文件中设置你选择的模型(接下来我们会讲到!)

5. 创建你的代理个性

现在是最有趣的部分!创建一个名为 myagent.character.json 的新文件:

操作指南:如何用Eliza框架构建自己的加密AI Agent?

6. 启动你的代理

准备好让你的代理「复活」了吗?运行以下命令:

操作指南:如何用Eliza框架构建自己的加密AI Agent?

7. 连接到平台

想让你的代理在 Discord 上运行吗?

在 Discord 开发者门户创建一个新应用

创建一个机器人并获取 Token

将它添加到你的服务器

将 Token 放入你的 .env 文件中

想让它在 Twitter 上运行?在你的 .env 文件中添加以下内容:

操作指南:如何用Eliza框架构建自己的加密AI Agent?

专业技巧:如何优化你的代理

1. 内存管理:

你的代理可以记住对话内容

使用内置的 RAG 系统来提供更好的上下文

定期清理旧记忆

2. 个性调整:

添加更多示例以提高回答质量

使用风格配置保持语气一致

定期更新知识库

3. 性能优化:

使用缓存加速响应速度

根据需求调整令牌限制

监控资源使用情况

4. 保持代理持续运行:

使用 pm 2 或类似工具保持 24/7 的正常运行

设置崩溃后自动重启

控 API 使用情况

将你的代理部署到全球

好了,你已经让代理在本地运行,现在让我们将它部署到云端,确保它 24/7 不间断运行!以下是部署 AI 代理的步骤:

如果你只是想快速上线,可以采用最简单的方式:

从提供 SSH 访问的服务商处获取一个服务器,将代理代码复制到服务器上,然后运行以下代码:

操作指南:如何用Eliza框架构建自己的加密AI Agent?

有一个使用 Docker 和 AWS 的选项,您可以参考 Eliza 文档。请记住:从小规模开始,然后根据需要扩大规模。随着代理的普及,您始终可以升级部署设置!

总结

我们已经涵盖了很多内容,从了解这些加密 AI 代理到底是什么,到实际构建和部署你自己的代理。是不是很酷?

我们学到了什么

AI 代理不仅仅是炫酷的机器人——它们就像是一个聪明的加密伙伴,永远不睡觉。

它们已经在加密领域掀起波澜。

借助像 Eliza 这样的工具,你完全可以自己构建一个代理,甚至不需要成为编程高手。

无论是走简单路线还是专业模式,部署你的代理都完全可行。

接下来该做什么

如果你打算创建自己的代理,以下是我的建议:

从小做起:也许可以先让它在 Discord 上运行。

尝试不同的个性和功能。

加入 Eliza 的 Discord 社区——那里有很多热心的人可以帮助你。

时刻关注这个领域——新功能和工具不断推出。

我们现在才处于加密 AI 代理的早期阶段,想象一下 1 年或 2 年后的发展!谁知道——也许你的代理会成为下一个加密推特上的明星。

无论你决定构建什么,记住:开始实验 AI 代理的最佳时机是昨天,第二好的时机?就是现在。

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Goldman Sachs Report: China's AI Models at an Inflection Point China's open-source/open-weight large language models (LLMs) have reached performance parity with top global proprietary models, according to a Goldman Sachs report. This is driven by architectural innovations and higher parameter efficiency, allowing Chinese models to achieve comparable capabilities at 2%-10% the parameter size and significantly lower cost. The market is evolving into a two-tiered structure: a high-end segment (e.g., GLM5.2, Qwen3.7 Max) with premium pricing and a low-end, price-sensitive segment for global SMEs and individual users. Key points: * **Cost & Performance:** Innovations like Mixture of Experts (MoE) enable high performance with smaller models. Projects like Meituan's LongCat 2.0, trained on domestic hardware, highlight progress in tech self-sufficiency. * **Open-Source Strategy:** Most Chinese players use open-source/open-weight models for flexibility and ecosystem growth. However, Goldman notes this may underreport actual deployment and revenue. A shift toward "open-weight + community license" models with revenue sharing (e.g., MiniMax) could improve monetization. * **Market Shift & Global Expansion:** Enterprise AI adoption is shifting from "token maximization" to "ROI-first." International expansion, especially in non-US markets, is a major growth driver. Chinese models are increasingly available on global platforms like AWS Bedrock and Microsoft Copilot. * **Competitive Landscape:** Using a framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies **Zhipu AI and DeepSeek** as the strongest in foundational text models, and **ByteDance** as the leader in multimodal/video generation. The report maintains Buy ratings on MiniMax and Kuaishou. * **Market Growth:** China's AI model API and subscription revenue is projected to grow from an estimated ¥35 billion in 2026 to ¥879 billion by 2030.

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Goldman Sachs Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry? China's AI large model sector is at a historic inflection point. Goldman Sachs argues that the intelligence of Chinese open-source/open-weight models is approaching top global proprietary models. Rapid adoption by domestic enterprises and global SMEs is creating a data flywheel effect that will further drive model iteration. The evolution is summarized as moving from "DeepSeek's cost-efficiency moment last year to GLM's model-intelligence moment this year." Chinese models achieve near-state-of-the-art performance at significantly lower cost, primarily due to architectural innovations like Mixture of Experts (MoE) and higher parameter efficiency. Models like DeepSeek V4 Pro (1.6T params), GLM5.2 (0.7T), and MiniMax M3 (0.4T) are much smaller than global leaders. Recent advancements in coding capability are attributed to better data curation and RLHF. Landmarks like Meituan's LongCat 2.0, trained fully on domestic AI chips, demonstrate progress in hardware stack independence. The market is forming a "two-tiered structure." The high-end tier (e.g., GLM5.2, Alibaba's Qwen3.7 Max) prices around $1 per million tokens, about 10-25% of US top models, with estimated inference gross margins of 10-20%. The low-end tier (priced as low as $0.06-$0.2 per million tokens) targets price-sensitive global SMEs and individuals. MiniMax derives 60-70% of revenue overseas. Goldman forecasts China's AI model API/subscription revenue to grow from an estimated RMB 35bn in 2026 to RMB 879bn by 2030. Most Chinese players adopt open-source/open-weight strategies for deployment flexibility and community feedback, though this limits monetization as deployments on third-party platforms (e.g., Alibaba Cloud) may not generate direct revenue. A shift towards "open-weight + community license" models with revenue-sharing agreements (like MiniMax's approach) could improve unit economics. International expansion, particularly in non-US markets, is the key growth driver. The global enterprise AI paradigm is shifting from "token maximization" to "ROI prioritization." Chinese models are already hosted on major global platforms like AWS Bedrock and are under consideration for integration into Microsoft Copilot. Using a competitive framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies the strongest players: In foundational text models, Zhipu AI (initiated coverage) and DeepSeek lead. In multimodal/video generation, ByteDance's Seed is the frontrunner, with Kuaishou's Kling and MiniMax's Hailuo also well-positioned. Goldman maintains a Buy rating on MiniMax, citing its attractive valuation.

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La Modalità Divertente consente uno stile di interazione più giocoso e umoristico, mentre la Modalità Normale si concentra sulla fornitura di risposte precise e accurate. Questa versatilità garantisce un'esperienza su misura che soddisfa varie preferenze degli utenti. In sostanza, Grok AI sposa prestazioni con coinvolgimento, creando un'esperienza che è sia arricchente che divertente. Cronologia di Grok AI Il viaggio di Grok AI è segnato da traguardi fondamentali che riflettono le sue fasi di sviluppo e distribuzione: Sviluppo Iniziale: La fase fondamentale di Grok AI si è svolta in circa due mesi, durante i quali sono stati condotti l'addestramento iniziale e il perfezionamento del modello. Rilascio Beta di Grok-2: In un significativo avanzamento, è stata annunciata la beta di Grok-2. Questo rilascio ha introdotto due versioni del chatbot—Grok-2 e Grok-2 mini—ognuna dotata delle capacità per chattare, programmare e ragionare. 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In linea con le informazioni trovate, anche questa sezione rimane allo stato di sconosciuto. Come funziona Euruka Tech, $erc ai? Nonostante la mancanza di specifiche tecniche dettagliate per Euruka Tech, è essenziale considerare le sue ambizioni innovative. Il progetto cerca di sfruttare la potenza computazionale dell'intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare l'esperienza dell'utente all'interno dell'ambiente delle criptovalute. Integrando l'IA con la tecnologia blockchain, Euruka Tech mira a fornire funzionalità come operazioni automatizzate, valutazioni del rischio e interfacce utente personalizzate. L'essenza innovativa di Euruka Tech risiede nel suo obiettivo di creare una connessione fluida tra gli utenti e le vaste possibilità presentate dalle reti decentralizzate. Attraverso l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e IA, mira a ridurre le sfide degli utenti alle prime armi e semplificare le esperienze transazionali all'interno del framework Web3. 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539 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.02Aggiornato il 2025.01.02

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DUOLINGO AI: Integrare l'apprendimento delle lingue con Web3 e innovazione AI In un'era in cui la tecnologia rimodella l'istruzione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e delle reti blockchain annuncia una nuova frontiera per l'apprendimento delle lingue. Entra in scena DUOLINGO AI e la sua criptovaluta associata, $DUOLINGO AI. Questo progetto aspira a fondere la potenza educativa delle principali piattaforme di apprendimento delle lingue con i benefici della tecnologia decentralizzata Web3. Questo articolo esplora gli aspetti chiave di DUOLINGO AI, esaminando i suoi obiettivi, il framework tecnologico, lo sviluppo storico e il potenziale futuro, mantenendo chiarezza tra la risorsa educativa originale e questa iniziativa indipendente di criptovaluta. 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Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

491 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

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