Skip to content

Latest commit

 

History

History
174 lines (115 loc) · 5.56 KB

README_DE.md

File metadata and controls

174 lines (115 loc) · 5.56 KB

Eliza - Multi-Agent-Simulationsframework

https://github.com/elizaos/eliza

Besuchen Sie https://eliza.builders für Support

dev branch

Eliza Banner

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.