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Versão: 2.0.0

Trabalhar com eliza

Eliza é uma estrutura de agentes de IA simples, rápida e leve. Recentemente, o Eliza integrou o Gaia como um dos provedores de serviços de modelo. Isso significa que agora é possível usar o Gaia como backend do serviço LLM para o framework Eliza.

Construir um agente Trump com eliza e Gaia​

Este guia demonstra como criar um agente com caraterísticas semelhantes às de Trump, utilizando o guia Get Started da eliza.

Configurar o ambiente​

Nota: Certifique-se de que a sua versão do Node.js é superior a 0.23.0 antes de prosseguir.

Em primeiro lugar, clone o repositório Eliza:

git clone https://github.com/elizaos/eliza.git
cd eliza
git checkout v0.1.7-alpha.1

Em seguida, instale as dependências necessárias.

instalação pnpm

Depois, construir as bibliotecas locais.

compilação pnpm

Escolher Gaia como fornecedor de serviços modelo​

Depois disso, teremos de configurar o ambiente e utilizar um nó Gaia como fornecedor de serviços de modelo.

cp .env.example .env

Em seguida, edite o ficheiro .env para incluir valores de configuração relacionados com Gaia:

# Configuração da Gaianet
GAIANET_MODEL=llama3b
GAIANET_SERVER_URL=https://llama3b.gaia.domains/v1

SMALL_GAIANET_MODEL= # Predefinição: llama3b
SMALL_GAIANET_SERVER_URL= # Predefinição: https://llama3b.gaia.domains/v1
MEDIUM_GAIANET_MODEL= # Predefinição: llama
MEDIUM_GAIANET_SERVER_URL= # Predefinição: https://llama8b.gaia.domains/v1
MODELO_GAIANE_ GRANDE= # Predefinição: qwen72b
LARGE_GAIANET_SERVER_URL= # Predefinição: https://qwen72b.gaia.domains/v1

GAIANET_EMBEDDING_MODEL=nomic-embed
USE_GAIANET_EMBEDDING=TRUE # Definir como TRUE para GAIANET/768, deixar em branco para local

Ao utilizar esta configuração, o sistema utilizará o domínio Llama 3b Gaia como backend LLM. Pode substituir GAIANET_SERVER_URL com um URL para o seu nó ou domínio personalizado.

Criar o agente Trump​

Os modelos de caracteres predefinidos estão localizados na pasta caracteres pasta.

Atualizar o modelProvider para o carácter pretendido. Para Gaia, o nome do fornecedor é gaianet.

    "name": "trump",
    "clients": [],
    "modelProvider": "gaianet",
    "settings": {
        "secrets": {},
        "voice": {
            "model": "en_US-male-medium"
        }
    },
    "plugins": [],

Em seguida, podemos utilizar a seguinte linha de comando para iniciar a execução do agente.

pnpm run dev --character="characters/trump.character.json"

Depois de o serviço ser executado com êxito, podemos lançar a IU do cliente para interagir com o agente:

pnpm start:cliente

Por fim, abra http://localhost:5174/ no seu browser para começar a conversar com o agente.

imagem

Caso de utilização avançado​

Para mais inspiração, consulte o exemplo de Nader Dabit sobre a criação de um bot de IA do Twitter.