开发阶段与路线图

阶段1: 利用现有API

• 目标: 使用预构建的API建立基础功能。

• 步骤:

  • 集成: 实现自然语言处理（NLP）、摘要生成和决策制定等基本AI任务的API访问。

  • 原型设计: 开发原型以测试工作流程并评估API性能。

  • 指标与反馈: 收集性能数据，识别API的限制和改进空间。

  • 为自定义操作系统做准备: 设计模块化架构，以便未来集成自定义模块。

阶段2: 过渡到自定义AI操作系统 (Eliza OS)

• 目标: 从依赖API转向集中化、可定制的AI操作系统。

• 步骤:

  • 核心操作系统开发: 构建任务编排能力、模块化插件集成和轻量级代理。

  • 能力扩展: 将外部API的功能迁移到自定义构建的模块。

  • 自定义子代理框架: 引入动态任务分配和子代理间协作的能力。

  • 训练管道集成: 建立数据摄取、微调和模型评估管道。

  • 反馈与迭代: 根据性能反馈优化任务处理和子代理协调。

阶段3: 部署自定义AI模型

• 目标: 开发和部署针对特定任务优化的自定义AI模型，增强多代理协作。

• 步骤:

  • 模型架构设计: 创建针对特定用例（如NLP的Transformer，推理的图神经网络）优化的神经架构。

  • 代理专业化: 训练具备物流、数据分析或NLP等领域专业知识的代理。

  • 增强子代理交互: 实现先进的协作协议和任务特定聚焦。

  • 备用机制: 集成经典推理备用功能。

  • 实时反馈循环: 建立动态反馈系统，实现迭代精炼。

阶段4: 先进的蜂群智能

• 目标: 将系统扩展为一个完全去中心化的蜂群框架，能够处理复杂的多维任务。

• 步骤:

  • 蜂群协调引擎: 高效管理数千个代理之间的交互。

  • 量子增强推理: 融入量子启发式模块，实现并行状态探索。

  • 动态任务分配: 根据代理专业知识和资源可用性，实施自适应任务分配。

  • 自我进化蜂群: 使蜂群能够根据任务或环境变化自组织和重构。

  • 多领域集成: 训练特定领域的代理，跨多个行业运营。

  • 可扩展性与能源优化: 优化计算和能源资源，确保系统高效扩展。

  • 安全与隐私: 利用量子密码学确保通信安全，保护敏感数据。

未来方向

• 量子硬件集成: 过渡到实际的量子硬件，提高计算效率和准确性。

• 先进的协作机制: 改进子代理间的实时通信协议。

• 多模态学习: 扩展系统处理和整合多种数据类型（如文本、图像、音频）的能力。

• 可扩展的蜂群智能: 在保持系统效率和性能的前提下，增加代理数量。

• 能源优化: 实施低功耗量子解决方案，提升可持续性。

• 安全与隐私: 利用量子密码学确保代理间通信的安全，保护敏感数据。