add: fix

Author: bimkon144

README.md

@@ -152,7 +152,7 @@
       - [Compound v2](./protocols/compound-v2/README.md)
       - [Compound v3](./protocols/compound-v3/README.md)
       - [Curve](./protocols/curve/README.md)
-      - [Eliza-Os](./protocols/eliza-os/README.md)
+      - [Eliza-Os-v2](./protocols/eliza-os-v2/README.md)
       - [Polymarket](./protocols/polymarket/README.md)
       - [LayerZero v2](./protocols/layerzero-v2/README.md)
       - [Uma. Optimistic oracle](./protocols/uma/README.md)

protocols/eliza-os/README.md renamed to protocols/eliza-os-v2/README.md

@@ -2,25 +2,29 @@
 
 **Автор:** [Алексей Куценко](https://github.com/bimkon144) 👨‍💻
 
-ElizaOS — это open-source фреймворк написанный полностью на TypeScript для создания автономных AI-агентов, которые умеют взаимодействовать начиная от соцсетей заканчивая  Web3-инфраструктурой.
+ElizaOS — это open-source фреймворк написанный полностью на TypeScript для создания автономных AI-агентов, которые умеют взаимодействовать с:
 
-Каждый агент — это своего рода "живой" runtime-компаньон, у которого есть память, мозг (LLM), доступ к возможностям, начиная от интеграции с соцсетями и заканчивая блокчейном (через плагины).
+- **Социальными сетями**: Discord, Telegram, X, создавая персонализированные боты для общения с пользователями
+- **Web3-инфраструктурой**: DeFi-протоколы, NFT-платформы для выполнения транзакций и управления активами
+- **Внешними сервисами**: GitHub, API различных платформ
+
+Каждый агент — это своего рода "живой" runtime-компаньон, у которого есть память, мозг (LLM) и расширяемые возможности через систему плагинов.
 
 Большинство ончейн-автоматизаций — это stateless-боты и скрипты, которые просто реагируют на события. У них нет памяти, доступа к внешним данным или способности планировать — только жёсткая логика и прямые вызовы.
 
-ElizaOS дает агентам мозг (LLM) и руки — например, доступ к соцсетям и on-chain execution через кошельки и плагины.
+ElizaOS превращает простых ботов в полноценных автономных агентов с возможностью обучения и принятия решений.
 
 Результат — полноценные digital-сущности, которые могут, например, в автоматическом режиме:
 
 * анализировать блокчейн-данные,
 * голосовать за DAO-предложения,
 * управлять портфелем активов,
 * общаться в X/Telegram от имени проекта,
-* генерировать аудио/видео контент
+* генерировать аудио/видео материалы
 
 ## История и эволюция
 
-[ElizaOS](https://eliza.how/) зародилась как AI16z — первый в мире хедж-фонд, управляемый искусственным интеллектом. Проект стартовал в октябре 2024 года как отсылка к [a16z](https://a16z.com/), но быстро начал набирать обороты, выйдя за пределы шутки: AI-агенты не просто управляли токенами и аккаунтами, а начали демонстрировать реальные механизмы координации и принятия решений.
+[ElizaOS](https://eliza.how/) зародилась как AI16z — первый в мире хедж-фонд, управляемый искусственным интеллектом. Проект стартовал в октябре 2024 года как отсылка к [a16z](https://a16z.com/), крупной американской венчурной компании, которая инвестирует в технологические стартапы. Проект быстро начал набирать обороты, выйдя за пределы шутки: AI-агенты не просто управляли токенами и аккаунтами, а начали демонстрировать реальные механизмы координации и принятия решений.
 
 Уже в начале 2025 года стало очевидно, что проект выходит на новый уровень — как технически, так и репутационно. Чтобы избежать юридических и имиджевых конфликтов с настоящим a16z, команда приняла решение о переименовании в ElizaOS. Новый бренд стал отражением перехода от экспериментального MVP к целенаправленной разработке инфраструктуры для автономных AI-агентов.
 
@@ -39,7 +43,7 @@ ElizaOS дает агентам мозг (LLM) и руки — например,
 **Core Components**:
 
 - Agent Runtime — Главный компонент агента. Он отвечает за работу с базой данных и координирует другие компоненты.
-- Services — Компонент который позволяют подключать агентов к внешним сервисам. По сути, является входным каналом для коммуникации с агентами. Например, Discord, X, Telegram.
+- Services — Компонент, который позволяет подключать агентов к внешним сервисам. По сути, является входным каналом для коммуникации с агентами. Например, Discord, X, Telegram.
 - Database — это место, где агент хранит всё, что ему нужно помнить. Например, с кем он общался, что происходило, какие команды выполнял, как связаны разные участники, и настройки его работы.
 
 **Intelligence & Behavior**:
@@ -59,11 +63,11 @@ ElizaOS дает агентам мозг (LLM) и руки — например,
 
 - Plugins —  Плагины, которые позволяют агенту делать определенные действия. Например, есть плагины, которые позволяют работать с блокчейном или отправлять сообщения в Telegram.
 - Projects — Готовые сборки агентов, которые можно использовать. Они уже настроены, с плагинами, памятью, ролями и логикой.
-- Tasks — Планировщик. С его помощью агент может запускать действия по расписанию или откладывать задачи на потом (Например задать агенту проверять цену ну ETH каждый день и дать сигнал при наступлении нужной цены, или даже купить).
+- Tasks — Планировщик. С его помощью агент может запускать действия по расписанию или откладывать задачи на потом (Например задать агенту проверять цену на ETH каждый день и дать сигнал при наступлении нужной цены, или даже купить).
 
 Флоу работы согласно схеме:
 
-1. **Service Reception**: User взаимодействует с сервисом (Discord, Telegram, и др) и агент получает сообщение
+1. **Service Reception**: Пользователь отправляет сообщение через платформу (например, пишет в Discord чат, отправляет сообщение в Telegram) и агент получает сообщение
 2. **Runtime Processing**: главный компонент координирует процесс генерации ответа
 3. **Context Building**: Провайдеры предоставляют контекст
 4. **Action Selection**: Агент оценивает и выбирает подходящие `actions`
@@ -84,7 +88,7 @@ ElizaOS дает агентам мозг (LLM) и руки — например,
 
 Один агент может управлять сразу множеством сервисов и сохраняет контекст отдельно для каждой платформы.
 
-Полный перечень действующих сервисов и их возможности можно посмотреть [здесь](https://eliza.how/docs/core/services)
+Полный перечень действующих сервисов и их возможности можно посмотреть [здесь](https://eliza.how/docs/core/services).
 
 ### Agent Runtime
 
@@ -99,28 +103,36 @@ ElizaOS дает агентам мозг (LLM) и руки — например,
 2. Построение контекста:
 
     2.1. **Runtime Core** запрашивает контекст у системы **State Composition**
+
     2.2. **State Composition** собирает данные из различных провайдеров
+
     2.3. Провайдеры получают необходимые данные из источников (Пользователь, База знаний, Недавние сообщения и др.)
+
     2.4. Полный контекст возвращается в **Runtime Core**
 
 3. Обработка действий:
 
     3.1. **Runtime Core** определяет применимые **Actions** и выбирает оптимальное
+
     3.2. Выбранное действие может запросить генерацию контента у Моделей (Таких как GPT)
+
     3.3. Модели генерируют ответ
+
     3.4. Результат действия возвращается в **Runtime Core**
 
 4. Обучение и сохранение:
 
     4.1. Разговор анализируется **Evaluators** для выявления значимых выводов и фактов
+
     4.2. Обновления **Knowledge** отправляются в **Memory System**
+
     4.3. Все релевантные данные сохраняются в **Database**
 
 5. Доставка ответа:
 
     5.1. Финальный ответ отправляется обратно в **Platform services**
-    5.2. Ответ от **Platform services** отправляется пользователю
 
+    5.2. Ответ от **Platform services** отправляется пользователю
 
 Возникает вопрос, а как агент понимает, какой подходящий Action использовать для запроса?
 
@@ -212,7 +224,7 @@ const customAction: Action = {
 
 Изначально существует core плагин, называемый `Bootstrap`.
 
-Он идёт как база в elizaOs, который состоит из известных уже нам компонентов, таких как Actions, Providers, Service, Evaluators. Его не рекомендуют править.
+Он идёт как база в elizaOs, который состоит из известных уже нам компонентов, таких как Actions, Providers, Service, Evaluators. Его код не рекомендуют править.
 
 ```javascript
 export const bootstrapPlugin: Plugin = {
@@ -234,7 +246,7 @@ ElizaOs поддерживает регистр из плагинов, кото
 
 Если же вы хотите создать свой и поделиться с сообществом, то можно создать [pull request](https://github.com/elizaos-plugins/registry?tab=readme-ov-file#pull-request-requirements).
 
-Посмотреть доступные плагины можно [тут](https://eliza.how/docs/awesome-eliza#-plugins)
+Посмотреть доступные плагины можно [тут](https://eliza.how/docs/awesome-eliza#-plugins).
 
 На данный момент мы выяснили, как проходит путь от сообщения до формирования ответа.
 
@@ -244,7 +256,7 @@ ElizaOs поддерживает регистр из плагинов, кото
 
 Evaluators — это когнитивные компоненты ElizaOS, ответственные за анализ диалогов, извлечение знаний и построение понимания после обработки основного ответа агентом. В отличие от Actions, которые генерируют видимые пользователю ответы, Evaluators выполняют фоновые когнитивные задачи и формируют как раз тот самый `Knowledge` и `Memory System` агента.
 
-структура интерфейса:
+Структура интерфейса:
 
 ```javascript
 interface Evaluator {
@@ -269,7 +281,7 @@ interface Evaluator {
     - Извлекает факты
     - Идентифицирует и отслеживает отношения между сущностями (Общение одного юзера с другим)
 
-Получается, что компонент обновляет базу знаний `Knowledge`, сохраняет результаты анализа для будущего использования в `Memory System`, а свою очередь это позволяет агентам непрерывно обучаться на основе взаимодействий, аккумулируя знания и корректируя поведение, что создает эффект долговременной персонализации и адаптации к пользователям.
+Получается, что компонент обновляет базу знаний `Knowledge`, сохраняет результаты анализа для будущего использования в `Memory System`, а в свою очередь это позволяет агентам непрерывно обучаться на основе взаимодействий, аккумулируя знания и корректируя поведение, что создает эффект долговременной персонализации и адаптации к пользователям.
 
 ## Потенциальные сценарии использования