[논문 리뷰] Eliza: A Web3 friendly AI Agent OperatingSystem

이번 글에서는 AI 기술과 Web3 기술이 급격히 발전함에 따라, 두 기술을 효과적으로 결합하는 새로운 프레임워크인 Eliza 논문을 리뷰해보겠습니다.

 

 

목차

 

 

Eliza: A Web3 friendly AI Agent OperatingSystem

Web3 환경에서 블록체인 데이터의 읽기와 쓰기, 스마트 계약과의 상호작용, 실시간 데이터 분석과 같은 작업은 필수적인 요소가 되었지만, 이를 지원하는 기존의 AI 시스템은 Web3와 원활하게 통합되지 못하는 한계를 보였습니다. 또한, Web3 개발자들이 활용할 수 있는 친숙하고 직관적인 플랫폼의 부재 역시 큰 문제였습니다. 이러한 상황에서 Web3 애플리케이션과 AI 에이전트 간의 효율적이고 유기적인 통합을 목표로 설계된 ElizaOS가 등장하게 되었습니다.

Eliza is a straightforward yet efficient AI agent operating system, offering a seamless experience for developers to effortlessly launch their first-ever web3-oriented AI Agent.

 

ElizaOS는 AI와 Web3의 접점을 잇는 최초의 오픈소스 Web3 친화적 AI 에이전트 운영 시스템으로, 몇 가지 제약사항이 있지만 복잡한 기술적 요구를 충족하며 Web3 개발자들에게 새로운 가능성을 열어주었습니다.

Comparison with trending AI Agent frameworks

 

논문은 아래 파일을 다운로드 받아 자세히 확인해볼 수 있습니다.

2501.06781v1.pdf

2.65MB

 

ElizaOS의 특징 및 설계 원칙

ElizaOS는 Web3 친화성을 기반으로 설계된 AI 에이전트 플랫폼으로, 블록체인과의 상호작용을 통해 Web3 애플리케이션을 쉽고 효과적으로 배포할 수 있도록 돕습니다. 이 시스템은 블록체인 데이터를 읽고 쓰는 기능은 물론, 스마트 계약과의 상호작용, 토큰 전송, NFT 생성 등의 고급 기능을 지원하며 Web3 기술을 활용하려는 개발자들에게 직관적이고 유연한 환경을 제공합니다.

 

핵심 구성 요소

ElizaOS의 핵심 구성 요소는 다섯 가지로 나눌 수 있습니다.

 

에이전트(Agents)

사용자 명령을 처리하고 기억을 유지하며, 자율적으로 상호작용을 수행하는 시스템의 핵심 단위입니다. 각 에이전트는 특정 작업을 실행하며, 메시지 처리와 상태 관리, 행동 실행 등을 담당합니다.

 

캐릭터 파일(Character Files)

각 에이전트의 성격과 행동 방식을 정의하는 JSON 기반의 설정 파일입니다. 사용자는 캐릭터 파일을 통해 에이전트의 독자적인 개성과 기술적 능력을 설계할 수 있습니다.

 

제공자(Providers)

외부 데이터를 에이전트에게 실시간으로 제공합니다. 예를 들어, 블록체인 시장 데이터, 현재 시간, 대화의 주요 정보를 관리하는 모듈로, 에이전트가 동적인 맥락을 이해하고 처리할 수 있도록 지원합니다.

 

액션(Actions)

에이전트가 수행하는 작업의 정의를 포함합니다. 여기에는 블록체인 상의 토큰 스왑, PDF 분석, 음성 파일 변환, NFT 생성 등 다양한 기능이 포함됩니다.

 

평가자(Evaluators)

에이전트가 대화의 목표를 추적하고, 장기 기억을 형성하며, 대화 속에서 중요한 정보를 추출할 수 있도록 돕는 역할을 합니다.

 

의도 인식 (Intent Recognition)

Eliza는 사용자의 요청 목적과 의도를 이해하기 위해 다층적 접근 방식을 채택한 의도 인식(Intent Recognition) 시스템을 갖추고 있습니다. 이 시스템은 상징적 액션 정의와 문맥(Context) 이해, 그리고 기억(Memory) 보강 처리를 결합하여 사용자 의도를 효과적으로 파악합니다.

Intent recognition system of Eliza

 

Eliza는 단순히 사용자의 요청을 이해하는 것을 넘어, 대화의 맥락을 고려하며 지속적이고 일관된 응답을 생성할 수 있습니다. Eliza의 의도 인식 시스템은 AI 에이전트가 사용자와 더욱 자연스럽고 의미 있는 상호작용을 할 수 있도록 지원하는 핵심 요소입니다.

 

설계 원칙

ElizaOS의 설계는 Web3 개발자와의 밀접한 연관성을 최우선으로 고려하여 이루어졌습니다.

 

Web3 개발자 중심

ElizaOS는 Web3 생태계에서 주로 사용되는 JavaScript와 TypeScript를 기반으로 구축되었으며, 개발자가 익숙한 도구와 언어를 사용하여 쉽게 활용할 수 있습니다.

 

플러그형 모듈 설계

사용자가 필요에 따라 원하는 기능을 쉽게 추가하거나 확장할 수 있도록 구조화되었습니다. 핵심 실행 환경과 어댑터, 클라이언트, 플러그인 등의 구성 요소가 독립적으로 설계되어 높은 유연성을 제공합니다.

 

간결함과 확장성의 균형

ElizaOS는 복잡한 설계를 피하고 단순하면서도 기능적으로 강력한 구조를 유지하여, 새로운 기술적 요구와 빠르게 변화하는 환경에 적응할 수 있도록 합니다.

 

ElizaOS의 한계점과 향후 개선 방향

ElizaOS는 Web3와 AI의 융합을 목표로 설계된 혁신적인 플랫폼이지만, 이 논문에서는 몇 가지 한계점을 제시하며 이러한 한계를 극복하기 위해 몇 가지 발전 방향을 제시하고 있습니다.

 

ElizaOS는 명시적인 워크플로우 시스템을 제공하지 않습니다. 현재 ElizaOS는 주기적인 데이터 요약과 같은 자동화된 작업 프로세스를 직접적으로 지원하지 않아, 이를 요구하는 사용자들에게는 제약이 될 수 있습니다. 다음으로 실행 환경의 효율성 개선이 필요합니다. 여러 에이전트가 동시에 실행될 경우 메모리 사용량과 맥락 처리 요구 사항이 급격히 증가하며, IO(입출력) 집약적인 작업에서 성능 저하가 발생할 가능성이 있습니다. 마지막으로, ElizaOS는 TypeScript 기반으로 설계되어 있지만, Python이나 Rust와 같은 다른 언어를 지원하지 않아 다양한 기술 도메인의 개발자들에게 다소 제약적일 수 있습니다.

 

ElizaOS는 GUI 기반의 워크플로우 시스템을 통합하여 데이터를 자동으로 처리하고 반복 작업을 지원하는 직관적인 사용자 환경을 제공할 예정입니다. 또한, 실행 환경의 성능을 최적화하여 다중 에이전트가 메모리를 효율적으로 사용하고 대규모 작업을 안정적으로 처리할 수 있도록 개선할 계획입니다. 마지막으로, Python 및 Rust와 같은 멀티 언어 지원을 확장하여 다양한 기술 배경을 가진 개발자들이 ElizaOS를 활용할 수 있도록 플랫폼의 범위를 넓히고자 합니다.