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README.md

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 <img src="./docs/static/img/eliza_banner.jpg" alt="Eliza Banner" width="100%" />
 
-_As seen powering [@DegenSpartanAI](https://x.com/degenspartanai) and [@MarcAIndreessen](https://x.com/pmairca)_
-
--   Multi-agent simulation framework
--   Add as many unique characters as you want with [characterfile](https://github.com/lalalune/characterfile/)
--   Full-featured Discord and Twitter connectors, with Discord voice channel support
--   Full conversational and document RAG memory
--   Can read links and PDFs, transcribe audio and videos, summarize conversations, and more
--   Highly extensible - create your own actions and clients to extend Eliza's capabilities
--   Supports open source and local models (default configured with Nous Hermes Llama 3.1B)
--   Supports OpenAI for cloud inference on a light-weight device
--   "Ask Claude" mode for calling Claude on more complex queries
--   100% Typescript
+### [For Chinese Version: 中文说明](./README_CN.md)
+
+## Features
+
+- 🛠 Full-featured Discord, Twitter and Telegram connectors
+- 👥 Multi-agent and room support
+- 📚 Easily ingest and interact with your documents
+- 💾 Retrievable memory and document store
+- 🚀 Highly extensible - create your own actions and clients to extend capabilities
+- ☁️ Supports many models, including local Llama, OpenAI, Anthropic, Groq, and more
+- 📦 Just works!
+
+## What can I use it for?
+- 🤖 Chatbots
+- 🕵️ Autonomous Agents
+- 📈 Business process handling
+- 🎮 Video game NPCs
 
 # Getting Started
 

README_CN.md

@@ -0,0 +1,169 @@
+# Eliza
+
+<img src="./docs/static/img/eliza_banner.jpg" alt="Eliza Banner" width="100%" />
+
+## 功能
+
+- 🛠 支持discord/推特/telegram连接
+- 👥 支持多模态agent
+- 📚 简单的导入文档并与文档交互
+- 💾 可检索的内存和文档存储
+- 🚀 高可拓展性，你可以自定义客户端和行为来进行功能拓展
+- ☁️ 多模型支持，包括Llama、OpenAI、Grok、Anthropic等
+- 📦 简单好用
+
+
+你可以用Eliza做什么？
+- 🤖 聊天机器人
+- 🕵️ 自主Agents
+- 📈 业务流程自动化处理
+- 🎮 游戏NPC
+
+# 开始使用
+
+**前置要求（必须）:**
+
+-   [Node.js 22+](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm)
+-   Nodejs安装
+-   [pnpm](https://pnpm.io/installation)
+-   使用pnpm
+
+### 编辑.env文件
+
+-   - 将 .env.example 复制为 .env 并填写适当的值
+-   编辑推特环境并输入你的推特账号和密码
+
+### 编辑角色文件
+
+-   查看文件 `src/core/defaultCharacter.ts` - 您可以修改它
+-   您也可以使用 `node --loader ts-node/esm src/index.ts --characters="path/to/your/character.json"` 加载角色并同时运行多个机器人。
+
+在完成账号和角色文件的配置后，输入以下命令行启动你的bot：
+```
+pnpm i
+pnpm start
+```
+
+# 自定义Eliza
+
+### 添加常规行为
+
+为避免在核心目录中的 Git 冲突，我们建议将自定义操作添加到 custom_actions 目录中，并在 elizaConfig.yaml 文件中配置这些操作。可以参考 elizaConfig.example.yaml 文件中的示例。
+
+## 配置不同的大模型
+
+### 配置Llama
+您可以通过设置 `XAI_MODEL` 环境变量为 `meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo` 或 `meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct` 来运行 Llama 70B 或 405B 模型
+
+### 配置OpenAI
+
+您可以通过设置 `XAI_MODEL` 环境变量为 `gpt-4o-mini` 或 `gpt-4o` 来运行 OpenAI 模型
+
+
+## 其他要求
+
+您可能需要安装 Sharp。如果在启动时看到错误，请尝试使用以下命令安装：
+
+```
+pnpm install --include=optional sharp
+```
+
+# 环境设置
+
+您需要在 .env 文件中添加环境变量以连接到各种平台：
+
+```
+# Required environment variables
+DISCORD_APPLICATION_ID=
+DISCORD_API_TOKEN= # Bot token
+OPENAI_API_KEY=sk-* # OpenAI API key, starting with sk-
+ELEVENLABS_XI_API_KEY= # API key from elevenlabs
+
+# ELEVENLABS SETTINGS
+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= # Account username
+TWITTER_PASSWORD= # Account password
+TWITTER_EMAIL= # Account email
+TWITTER_COOKIES= # Account cookies
+
+X_SERVER_URL=
+XAI_API_KEY=
+XAI_MODEL=
+
+
+# For asking Claude stuff
+ANTHROPIC_API_KEY=
+
+WALLET_PRIVATE_KEY=EXAMPLE_WALLET_PRIVATE_KEY
+WALLET_PUBLIC_KEY=EXAMPLE_WALLET_PUBLIC_KEY
+
+BIRDEYE_API_KEY=
+
+SOL_ADDRESS=So11111111111111111111111111111111111111112
+SLIPPAGE=1
+RPC_URL=https://api.mainnet-beta.solana.com
+HELIUS_API_KEY=
+
+
+## Telegram
+TELEGRAM_BOT_TOKEN=
+
+TOGETHER_API_KEY=
+```
+
+# 本地设置
+
+### CUDA设置
+
+如果你有高性能的英伟达显卡，你可以以下命令行通过CUDA来做本地加速
+
+```
+pnpm install
+npx --no node-llama-cpp source download --gpu cuda
+```
+
+确保你安装了完整的CUDA工具包，包括cuDNN和cuBLAS
+
+### 本地运行
+
+添加 XAI_MODEL 并将其设置为上述 [使用 Llama 运行](#run-with-llama) 中的选项之一 
+您可以将 X_SERVER_URL 和 XAI_API_KEY 留空，它会从 huggingface 下载模型并在本地查询
+
+
+# 客户端
+
+关于怎么设置discord bot，可以查看discord的官方文档
+
+# 开发
+
+## 测试
+
+几种测试方法的命令行：
+
+```bash
+pnpm test           # Run tests once
+pnpm test:watch    # Run tests in watch mode
+```
+
+对于数据库特定的测试：
+```bash
+pnpm test:sqlite   # Run tests with SQLite
+pnpm test:sqljs    # Run tests with SQL.js
+```
+
+测试使用 Jest 编写，位于 src/**/*.test.ts 文件中。测试环境配置如下：
+- 从 .env.test 加载环境变量
+- 使用 2 分钟的超时时间来运行长时间运行的测试
+- 支持 ESM 模块
+- 按顺序运行测试 (--runInBand)
+
+要创建新测试，请在要测试的代码旁边添加一个 .test.ts 文件。

core/src/cli/index.ts

@@ -110,7 +110,9 @@ export function getTokenForProvider(
             );
         case ModelProvider.ANTHROPIC:
             return (
+                character.settings?.secrets?.ANTHROPIC_API_KEY ||
                 character.settings?.secrets?.CLAUDE_API_KEY ||
+                settings.ANTHROPIC_API_KEY ||
                 settings.CLAUDE_API_KEY
             );
         case ModelProvider.REDPILL:

core/src/core/generation.ts

@@ -113,7 +113,8 @@ export async function generateText({
 
             case ModelProvider.GROK: {
                 prettyConsole.log("Initializing Grok model.");
-                const grok = createGroq({ apiKey });
+                const serverUrl = models[provider].endpoint;
+                const grok = createOpenAI({ apiKey, baseURL: serverUrl });
 
                 const { text: grokResponse } = await aiGenerateText({
                     model: grok.languageModel(model, {

core/src/core/models.ts

@@ -74,10 +74,10 @@ const models: Models = {
         },
         endpoint: "https://api.x.ai/v1",
         model: {
-            [ModelClass.SMALL]: "grok-2-beta",
-            [ModelClass.MEDIUM]: "grok-2-beta",
-            [ModelClass.LARGE]: "grok-2-beta",
-            [ModelClass.EMBEDDING]: "grok-2-beta", // not sure about this one
+            [ModelClass.SMALL]: "grok-beta",
+            [ModelClass.MEDIUM]: "grok-beta",
+            [ModelClass.LARGE]: "grok-beta",
+            [ModelClass.EMBEDDING]: "grok-beta", // not sure about this one
         },
     },
     [ModelProvider.GROQ]: {