ผู้เขียนต้นฉบับ: Reforge
การรวบรวมต้นฉบับ: Deep Chao TechFlow
ภาพรวมกรอบงาน
ข้อมูล ณ วันที่ 12 มกราคม 2025
เวอร์ชัน/รีลีสล่าสุด: v 0.1.8+build.1 (12 มกราคม 2568)
พื้นที่เก็บข้อมูล GitHub: เอลิซ่า
ข้อตกลงใบอนุญาต: ใบอนุญาตโอเพ่นซอร์ส MIT
ภาษาหลัก: TypeScript
สถิติ:
11,200 ดาว
3,100 ส้อม
ผู้ร่วมให้ข้อมูล 366 คน
การแนะนำ
Eliza เป็นเฟรมเวิร์กการพัฒนาเอเจนต์แบบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อทำให้การสร้างเอเจนต์ AI ง่ายขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น และยืดหยุ่นมากขึ้น มันขึ้นอยู่กับการโฆษณาจริง ๆ หรือไม่? ในบทความนี้ เราจะมาดูจุดแข็ง ข้อจำกัด และข้อควรพิจารณาในการใช้งานจริงของ Eliza อย่างละเอียดยิ่งขึ้น
ตำแหน่งของเอลิซ่า
เป้าหมายกรอบการทำงาน: มอบเครื่องมือแบบครบวงจรสำหรับการพัฒนาตัวแทน AI แบบหลายรูปแบบส่วนบุคคลที่สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้
สถานการณ์การใช้งานหลัก: รวมถึงผู้ช่วย AI ตัวละครโซเชียลมีเดีย คนทำงานที่มีความรู้ และตัวละครเสมือนเชิงโต้ตอบ ฯลฯ
คุณสมบัติการทำงานหลัก:
รันไทม์แบบโมดูลาร์: รองรับการดำเนินการลงทะเบียนและปลั๊กอินเพื่ออำนวยความสะดวกในการขยายฟังก์ชัน
การปรับใช้ข้ามแพลตฟอร์ม: เข้ากันได้กับ X (เดิมคือ Twitter), Discord, Telegram และแพลตฟอร์มอื่น ๆ ซึ่งรองรับสถานการณ์แอปพลิเคชันที่หลากหลาย
การปรับแต่งที่ขับเคลื่อนด้วยตัวละคร: เปิดใช้งานตัวแทนที่เป็นส่วนตัวสูงผ่านไฟล์ตัวละครที่มีรายละเอียด (เช่น เรื่องราวเบื้องหลัง ฐานความรู้ น้ำเสียง ฯลฯ)
ความสามารถในการประมวลผลมัลติมีเดีย: รองรับการประมวลผลข้อมูลหลายรูปแบบ เช่น ข้อความ วิดีโอ และรูปภาพ
ฟังก์ชันการอนุมาน: รองรับการอนุมานภายในและระบบคลาวด์เพื่อปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมการใช้งานที่แตกต่างกัน
การดึงข้อมูล Augmented Generation (RAG): ให้หน่วยความจำระยะยาวและการรับรู้บริบทผ่านแหล่งข้อมูลภายนอกและฐานความรู้
จากคำอธิบายการทำงาน Eliza คือแพลตฟอร์มการพัฒนาตัวแทนอัจฉริยะอเนกประสงค์ แต่มันทำงานอย่างไรในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง?
ความสามารถที่แท้จริงของเอลิซ่า
การปรับแต่งตัวละคร: Eliza มีระบบตัวละครที่ทรงพลังที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างตัวแทนที่มีโทนสี สไตล์ และเรื่องราวเบื้องหลังที่เป็นเอกลักษณ์
สิ่งนี้ทำให้ Eliza เก่งเป็นพิเศษในสถานการณ์ที่คุณกำลังสร้างผู้ช่วยเสมือนที่ขับเคลื่อนด้วยการเล่าเรื่องหรือรักษาโทนเสียงของแบรนด์ให้สม่ำเสมอ
ผู้ใช้สามารถปรับประสิทธิภาพส่วนบุคคลของเจ้าหน้าที่ได้อย่างยืดหยุ่น โดยการตั้งค่าคุณลักษณะ เช่น โปรไฟล์ส่วนตัวของตัวละคร เรื่องราวเบื้องหลัง คะแนนความรู้ และน้ำเสียง
การบูรณาการข้ามแพลตฟอร์ม: Eliza รองรับการบูรณาการอย่างราบรื่นกับ Discord, Slack, Telegram และแพลตฟอร์มอื่นๆ ช่วยให้ตัวแทนสามารถปรับให้เข้ากับความต้องการปฏิสัมพันธ์ของชุมชนที่แตกต่างกัน
ตัวอย่างเช่น บอทโซเชียลมีเดียและตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้าสามารถใช้งานข้ามแพลตฟอร์มได้อย่างง่ายดาย และทำงานร่วมกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
ภาพรวมสถาปัตยกรรมแพ็คเกจไคลเอ็นต์ (ที่มา: Eliza Docs) ภาพต้นฉบับมาจาก Reforge และเรียบเรียงโดย Shenchao TechFlow
ระบบปลั๊กอินที่ขยายได้: Eliza ให้การสนับสนุนปลั๊กอินที่หลากหลาย และผู้ใช้สามารถขยายฟังก์ชันได้ตามความต้องการ เช่น การอ่านออกเสียงข้อความ การสร้างภาพ และการดึงข้อมูลบล็อกเชน
ตัวอย่างเช่น ในสถานการณ์การวิเคราะห์ตลาด ผู้ใช้สามารถรับข้อมูลแบบเรียลไทม์ผ่านปลั๊กอิน และสร้างความคิดเห็นหรือเนื้อหาข้อมูลเชิงลึกคุณภาพสูง
การเรียกข้อมูล Augmented Generation (RAG): คุณลักษณะนี้ช่วยให้ตัวแทนสามารถสร้างคำตอบที่แม่นยำยิ่งขึ้นโดยอิงจากแหล่งข้อมูลภายนอกและฐานความรู้
ตัวอย่างเช่น บอทวิเคราะห์ตลาดสามารถปรับปรุงคุณภาพการบริการโดยการรวมเอกสารภายนอกและกลไกการแคชเพื่อให้การตอบสนองตามบริบทและรวดเร็ว
การสนับสนุน Trusted Execution Environment (TEE): Eliza มอบชั้นการรักษาความปลอดภัยที่ช่วยให้ตัวแทนสามารถประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและเวิร์กโฟลว์ เพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือที่มีความสำคัญต่อภารกิจ
จุดอ่อนของเอลิซ่า
ขาดการเรียนรู้แบบปรับตัว
การกำหนดค่าอักขระคงที่: การกำหนดค่าบุคลิกภาพของ Eliza ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าแล้ว และไม่สามารถปรับเปลี่ยนแบบไดนามิกได้ตามการโต้ตอบแบบเรียลไทม์หรือการสนทนาในอดีตของผู้ใช้ ซึ่งหมายความว่าตัวแทนอาจปรากฏ เหมือนเดิม ตลอดการใช้งานเป็นเวลานาน และไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตามความต้องการของผู้ใช้
ไม่สามารถเรียนรู้จากคำติชม: ปัจจุบัน Eliza ไม่มีกลไกในการเรียนรู้จากการแก้ไขหรือคำติชมของผู้ใช้ และไม่สามารถปรับพฤติกรรมตามข้อผิดพลาดก่อนหน้านี้ได้ การขาดการเรียนรู้แบบปรับเปลี่ยนได้อาจทำให้เจ้าหน้าที่ทำผิดพลาดซ้ำๆ หรือให้คำตอบที่ไม่ตรงตามความคาดหวังของผู้ใช้
ขาดความสามารถในการวางแผนแบบลำดับชั้น
ไม่มีฟังก์ชันการแบ่งย่อยงานย่อย: Eliza ไม่สามารถแยกย่อยเป้าหมายระดับสูงที่ซับซ้อนออกเป็นงานเล็กๆ หลายงานได้ ตัวอย่างเช่น ในสถานการณ์ที่เธอต้องทำการวิจัยวรรณกรรมหลายฉบับและสรุปเนื้อหาหลายย่อหน้า ดูเหมือนว่าเอลิซ่าจะไม่สามารถทำได้ การวางแผนแบบลำดับชั้นมักจะต้องมีการแบ่งย่อยเป้าหมายและฟังก์ชันการจัดสรรงานย่อย แต่ Eliza ไม่มีความสามารถเหล่านี้ในตัว นักพัฒนาจำเป็นต้องรวมไลบรารีการวางแผนงานของตนเองเพื่อชดเชยข้อบกพร่องนี้
ความสามารถในการทำงานร่วมกันที่จำกัดระหว่างตัวแทน
ขาดกลไกการประสานงาน: แม้ว่า Eliza จะรองรับสภาพแวดล้อมแบบหลายห้องและแบบหลายผู้ใช้ แต่ก็ไม่มีความสามารถในการทำงานร่วมกันแบบไดนามิกระหว่างตัวแทน เจ้าหน้าที่ไม่สามารถแบ่งปันข้อมูลตามบริบท มอบหมายงาน หรือแก้ไขปัญหาที่ขัดแย้งกัน ซึ่งเป็นข้อจำกัดโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ต้องใช้เจ้าหน้าที่หลายคนในการทำงานร่วมกัน
ข้อจำกัดของฟังก์ชันหน่วยความจำและการประมวลผลบริบท
การจัดเก็บคีย์-ค่าพื้นฐาน: ระบบหน่วยความจำของ Eliza เพียงจัดเก็บข้อมูล แต่ไม่สามารถจัดลำดับความสำคัญของข้อมูลบริบทล่าสุดหรือที่เกี่ยวข้องมากขึ้นได้ ในระหว่างการสนทนาที่ยาวนาน เจ้าหน้าที่อาจลืมรายละเอียดที่สำคัญ ส่งผลให้การสนทนาขาดความสอดคล้องกัน
กลไกการทำความสะอาดหน่วยความจำไม่เพียงพอ: Eliza ไม่มีฟังก์ชันการทำความสะอาดหน่วยความจำในตัวเพื่อลบข้อมูลที่ล้าสมัยหรือไม่เกี่ยวข้องออกโดยอัตโนมัติ สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การบวมของระบบหน่วยความจำอย่างค่อยเป็นค่อยไป ซึ่งไม่เพียงลดประสิทธิภาพ แต่ยังอาจสร้างการตอบสนองที่ไม่ขึ้นกับบริบทด้วย
ความสามารถในการจัดการข้อผิดพลาดไม่เพียงพอ
การจัดการข้อผิดพลาด API พื้นฐาน: เมื่อบริการภายนอกล้มเหลว Eliza จะส่งกลับเฉพาะข้อความแสดงข้อผิดพลาดโดยไม่ต้องพยายามเปลี่ยนไปใช้แหล่งข้อมูลอื่น กลไกการกู้คืนข้อผิดพลาดที่ดีขึ้น เช่น การเปลี่ยนไปใช้ตัวเลือกรองเมื่อบริการล้มเหลว จะช่วยปรับปรุงความเสถียรของระบบและประสบการณ์ผู้ใช้ได้อย่างมาก
ขาดความฉลาดหลายรูปแบบที่แท้จริง
ความสามารถข้ามโมดัลไม่เพียงพอ: แม้ว่า Eliza รองรับปลั๊กอินหลายโมดัลบางตัว (เช่น การสร้างข้อความเป็นคำพูดและรูปภาพ) แต่ก็ไม่สามารถรวมอินพุตหลายรายการ เช่น ข้อความ รูปภาพ และเสียง เพื่อการวิเคราะห์และการให้เหตุผลแบบรวมศูนย์ ตัวอย่างเช่น Eliza ไม่สามารถประมวลผลข้อมูลภาพและการป้อนข้อความพร้อมกันได้ ซึ่งจะจำกัดศักยภาพในการใช้ในสถานการณ์หลายรูปแบบ
สถานการณ์การใช้งานที่เหมาะสมที่สุดของ Eliza
ตัวแทนข่าวกรองการตลาด: สามารถช่วยบริษัทต่างๆ ติดตามแนวโน้มความรู้สึกของผู้ใช้ วิเคราะห์จุดที่น่าสนใจในการสนทนาบนโซเชียลมีเดีย และสร้างการตอบกลับอัตโนมัติแบบเรียลไทม์ ตัวแทนประเภทนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานการตลาดหรือบริหารแบรนด์ที่ต้องการการตอบสนองที่รวดเร็ว
บอทการสร้างเนื้อหา: สร้างเนื้อหาที่มีแบรนด์ที่สอดคล้องกันบนแพลตฟอร์มโซเชียลต่างๆ เช่น โพสต์ปกติหรือข้อความโฆษณา บอทเหล่านี้รับประกันโทนสีของแบรนด์ที่สอดคล้องกันในขณะที่ลดความพยายามด้วยตนเอง
โรบอตสนับสนุนลูกค้า: ตามฐานความรู้ที่จัดระเบียบ หุ่นยนต์จะให้คำตอบที่รวดเร็วและแม่นยำแก่ผู้ใช้ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจัดการคำถามที่พบบ่อย (FAQ) บอทเหล่านี้ไม่เพียงแต่สามารถให้การตอบกลับแบบสคริปต์ตามบริบทเท่านั้น แต่ยังสามารถปรับให้เป็นแบบส่วนตัวผ่านบุคลิกเพื่อให้สอดคล้องกับวัฒนธรรมของแบรนด์และปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้
สรุป
Eliza มอบเฟรมเวิร์กที่ยืดหยุ่นและขยายได้ ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการพัฒนาเอเจนต์ที่เน้นตัวละคร โดยเฉพาะในเวิร์กโฟลว์แบบเรียบง่ายหรือแบบมีสคริปต์ มีข้อได้เปรียบที่ชัดเจนในการสร้างตัวละครเสมือนที่สอดคล้องกันข้ามแพลตฟอร์ม แต่เนื่องจากขาดความสามารถในการเรียนรู้และฟังก์ชันการวางแผนเชิงกลยุทธ์ จึงยังไม่สามารถเรียกได้ว่าเป็นกรอบการพัฒนาตัวแทนอัตโนมัติอย่างแท้จริง
หากเป้าหมายของผู้ใช้คือการสร้างเอเจนต์ที่สามารถปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อม ทำงานร่วมกัน หรือจัดการตรรกะที่ซับซ้อน ทีมพัฒนาจะต้องดำเนินการพัฒนารองจำนวนมากโดยใช้ Eliza ซึ่งหมายความว่าสำหรับสถานการณ์การใช้งานที่ต้องการประสิทธิภาพและการปฏิบัติจริงสูง ค่านิยมหลักจะสะท้อนให้เห็นในการพัฒนาฟังก์ชันที่ปรับแต่งเองมากกว่าความสามารถดั้งเดิมของเฟรมเวิร์กเอง
ควรสังเกตว่าในขั้นตอนนี้ Eliza ไม่ควรถือเป็นกรอบการพัฒนาตัวแทนที่ครอบคลุม เมื่อเปรียบเทียบกับผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันในฟิลด์ Web2 (เช่น Langchain , Autogen , Letta ฯลฯ ) ฟังก์ชันยังคงมีช่องว่างอยู่บ้าง จุดแข็งที่แท้จริงของ Eliza อยู่ที่แอปพลิเคชันระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วยบทบาท แต่ก็ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นในการบรรลุการพัฒนาตัวแทนอัตโนมัติอย่างแท้จริง และสามารถตอบสนองความต้องการขั้นพื้นฐานได้เพียงบางส่วนเท่านั้น
