Deconstruindo o Project89: um design de framework de agente AI de próxima geração, modular e de alto desempenho
O Project89 adotou uma nova abordagem para projetar o Agent Framework, que é um Agent Framework de alto desempenho voltado para o desenvolvimento de jogos, sendo mais modular e com melhor desempenho em comparação com os Agent Frameworks atualmente utilizados.
Este artigo irá apresentar detalhadamente o Agent Framework de alto desempenho no Project89.
I. Por que usar ECS para projetar o Agent Framework
ECS (Entity-Component-System) é um padrão de arquitetura frequentemente utilizado no desenvolvimento de jogos e sistemas de simulação. Ele separa completamente os dados da lógica, permitindo gerenciar eficientemente várias entidades e seus comportamentos em cenários de grande escala e escalabilidade.
Entity( entidade): é apenas um ID( número ou string), sem dados ou lógica. Pode-se montar diferentes componentes conforme necessário para conferir a ele várias propriedades ou habilidades.
Component( componente): utilizado para armazenar dados ou estados específicos da entidade.
Sistema(系统): responsável por executar a lógica relacionada a certos componentes.
Para entender este sistema através de um exemplo concreto de ação de um Agente: no ArgOS, cada Agente é visto como uma Entidade, e pode registrar diferentes componentes, como:
Componente Agente: armazena principalmente informações básicas como nome do Agente, nome do modelo, etc.
Componente de Percepção: usado principalmente para armazenar dados externos percebidos.
Componente de Memória: utilizado principalmente para armazenar os dados de Memória da Entidade Agente, semelhante às coisas que foram feitas, etc.
Componente de Ação: principal armazenamento dos dados de Ação a serem executados
Fluxo de trabalho do Sistema:
Perceber que há uma arma à sua frente, chamar a função de execução do Sistema de Percepção para atualizar os dados no Componente de Percepção da Entidade Agente.
Ativar o Sistema de Memória, chamando simultaneamente o Componente de Percepção e o Componente de Memória, persistindo os dados percebidos na base de dados através da Memória.
O Sistema de Ação chama novamente o Componente de Memória e o Componente de Ação, obtendo informações sobre o ambiente circundante da memória, e em seguida executa as ações correspondentes.
Obter uma Entidade Agente Atualizada em que os dados de cada Componente foram atualizados.
Portanto, o System é principalmente responsável por definir quais Components devem ter a lógica de processamento correspondente aplicada.
No Project89, um mundo repleto de vários tipos de Agentes, alguns Agentes não apenas possuem habilidades básicas, mas também a capacidade de fazer planos.
II. Arquitetura do Sistema ArgOS
No ArgOS, para permitir que o Agente possa realizar um pensamento mais profundo e executar tarefas mais complexas, foram projetados muitos Componentes e muitos Sistemas.
No ArgOS, o Sistema é dividido em "três níveis"(Nível de Consciência):
A frequência de atualização é geralmente alta (, como a cada 10 segundos )
Mais próximo do processamento em nível "tempo real" ou "consciência explícita", como percepção ambiental, pensamento em tempo real, execução de ações, etc.
Subconsciente(SUBCONSCIOUS)sistema
GoalPlanningSystem, PlanningSystem
A frequência de atualização é relativamente baixa (, como a cada 25 segundos ).
Lidar com a lógica de "pensamento", como verificações/gerações periódicas de metas e planos
Inconsciente(UNCONSCIOUS)sistema
Atualmente ainda não está ativado
Atualização de frequência mais lenta ( como acima de 50 segundos )
As relações entre os vários sistemas no ArgOS são extremamente complexas, incluindo principalmente:
PerceptionSystem: Responsável por coletar "estímulos" (stimuli) do ambiente ou de outras entidades e atualizá-los no componente Perception do agente (Agent).
ExperienceSystem: converte os Stimuli coletados pelo PerceptionSystem em "experiência" mais abstrata (Experience).
ThinkingSystem: O sistema de "pensamento" do agente. Extrai o estado atual dos componentes como Memory, Perception, geraThought(...) e gera o "resultado do pensamento" com LLM/lógica de regras (ThoughtResult).
ActionSystem: Se a Action.pendingAction de um determinado Agent não estiver vazia, então deve-se realmente executar a ação através de runtime.getActionManager().executeAction(...).
GoalPlanningSystem: Avaliar periodicamente o progresso dos objetivos na lista Goal.current[eid], ou verificar se houve mudanças significativas na memória externa/própria.
PlanningSystem: gerar ou atualizar o Plan( para "objetivo existente"[eid]Goal.current)( execução do plano).
RoomSystem: processar atualizações relacionadas ao quarto (Room).
CleanupSystem: Procura e remove periodicamente as entidades marcadas com o componente Cleanup.
Através da interconexão desses sistemas, o Agente de IA conseguiu: perceber mudanças no ambiente (Perception) → registrar ou transformar em experiências internas (Experience) → pensar e tomar decisões (Thinking) → agir (Action) → ajustar dinamicamente metas e planos (GoalPlanning + Planning) → sincronizar com o ambiente (Room) → recuperar rapidamente entidades inúteis (Cleanup)
Três, Análise da Arquitetura Geral do ArgOS
Estrutura central em camadas
Componente (Component) categoria
Classe de identidade central
Comportamento e Estado
Percepção e Memória
Ambiente e espaço
Aparência e interação
Auxiliar ou operações
Arquitetura do Sistema
Estrutura de Gestão
Incluindo EventBus, RoomManager, StateManager, EventManager, ActionManager, PromptManager, entre outros.
Interação com o banco de dados
Completar através do StateManager/PersistenceManager
Quatro, Inovações na Arquitetura
Cada System opera de forma independente, não haverá relação de chamada entre outros Systems.
Pode facilmente aumentar ou diminuir a capacidade do Agente
O desempenho é mais forte do que a arquitetura orientada a objetos tradicional
Dividir o Sistema em consciente, subconsciente e inconsciente é um design altamente inovador.
De um modo geral, trata-se de uma estrutura extremamente modular, com excelente desempenho, qualidade de código elevada e que contém uma boa documentação de design. Oferece uma nova opção de arquitetura potencial para equipas de jogos ou equipas de Defai.
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DecentralizeMe
· 08-13 19:40
Com um desempenho tão forte, quem mais consegue lidar com isso?
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quietly_staking
· 08-13 05:52
Isto parece ser de alta energia
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ContractCollector
· 08-10 20:17
A modularidade é bastante divertida.
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CommunityJanitor
· 08-10 20:07
Módulo modular, consegue derrotar o boss mas não consegue lutar, isso não serve de nada.
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RugResistant
· 08-10 20:01
hmm potenciais problemas de segurança detectados... necessita de uma auditoria de código completa, para ser honesto
Project89: Estrutura modular de alta performance para a próxima geração de agentes de IA
Deconstruindo o Project89: um design de framework de agente AI de próxima geração, modular e de alto desempenho
O Project89 adotou uma nova abordagem para projetar o Agent Framework, que é um Agent Framework de alto desempenho voltado para o desenvolvimento de jogos, sendo mais modular e com melhor desempenho em comparação com os Agent Frameworks atualmente utilizados.
Este artigo irá apresentar detalhadamente o Agent Framework de alto desempenho no Project89.
I. Por que usar ECS para projetar o Agent Framework
ECS (Entity-Component-System) é um padrão de arquitetura frequentemente utilizado no desenvolvimento de jogos e sistemas de simulação. Ele separa completamente os dados da lógica, permitindo gerenciar eficientemente várias entidades e seus comportamentos em cenários de grande escala e escalabilidade.
Entity( entidade): é apenas um ID( número ou string), sem dados ou lógica. Pode-se montar diferentes componentes conforme necessário para conferir a ele várias propriedades ou habilidades.
Component( componente): utilizado para armazenar dados ou estados específicos da entidade.
Sistema(系统): responsável por executar a lógica relacionada a certos componentes.
Para entender este sistema através de um exemplo concreto de ação de um Agente: no ArgOS, cada Agente é visto como uma Entidade, e pode registrar diferentes componentes, como:
Fluxo de trabalho do Sistema:
Perceber que há uma arma à sua frente, chamar a função de execução do Sistema de Percepção para atualizar os dados no Componente de Percepção da Entidade Agente.
Ativar o Sistema de Memória, chamando simultaneamente o Componente de Percepção e o Componente de Memória, persistindo os dados percebidos na base de dados através da Memória.
O Sistema de Ação chama novamente o Componente de Memória e o Componente de Ação, obtendo informações sobre o ambiente circundante da memória, e em seguida executa as ações correspondentes.
Obter uma Entidade Agente Atualizada em que os dados de cada Componente foram atualizados.
Portanto, o System é principalmente responsável por definir quais Components devem ter a lógica de processamento correspondente aplicada.
No Project89, um mundo repleto de vários tipos de Agentes, alguns Agentes não apenas possuem habilidades básicas, mas também a capacidade de fazer planos.
II. Arquitetura do Sistema ArgOS
No ArgOS, para permitir que o Agente possa realizar um pensamento mais profundo e executar tarefas mais complexas, foram projetados muitos Componentes e muitos Sistemas.
No ArgOS, o Sistema é dividido em "três níveis"(Nível de Consciência):
Consciente(CONSCIOUS)sistema
Subconsciente(SUBCONSCIOUS)sistema
Inconsciente(UNCONSCIOUS)sistema
As relações entre os vários sistemas no ArgOS são extremamente complexas, incluindo principalmente:
PerceptionSystem: Responsável por coletar "estímulos" (stimuli) do ambiente ou de outras entidades e atualizá-los no componente Perception do agente (Agent).
ExperienceSystem: converte os Stimuli coletados pelo PerceptionSystem em "experiência" mais abstrata (Experience).
ThinkingSystem: O sistema de "pensamento" do agente. Extrai o estado atual dos componentes como Memory, Perception, geraThought(...) e gera o "resultado do pensamento" com LLM/lógica de regras (ThoughtResult).
ActionSystem: Se a Action.pendingAction de um determinado Agent não estiver vazia, então deve-se realmente executar a ação através de runtime.getActionManager().executeAction(...).
GoalPlanningSystem: Avaliar periodicamente o progresso dos objetivos na lista Goal.current[eid], ou verificar se houve mudanças significativas na memória externa/própria.
PlanningSystem: gerar ou atualizar o Plan( para "objetivo existente"[eid]Goal.current)( execução do plano).
RoomSystem: processar atualizações relacionadas ao quarto (Room).
CleanupSystem: Procura e remove periodicamente as entidades marcadas com o componente Cleanup.
Através da interconexão desses sistemas, o Agente de IA conseguiu: perceber mudanças no ambiente (Perception) → registrar ou transformar em experiências internas (Experience) → pensar e tomar decisões (Thinking) → agir (Action) → ajustar dinamicamente metas e planos (GoalPlanning + Planning) → sincronizar com o ambiente (Room) → recuperar rapidamente entidades inúteis (Cleanup)
Três, Análise da Arquitetura Geral do ArgOS
Quatro, Inovações na Arquitetura
De um modo geral, trata-se de uma estrutura extremamente modular, com excelente desempenho, qualidade de código elevada e que contém uma boa documentação de design. Oferece uma nova opção de arquitetura potencial para equipas de jogos ou equipas de Defai.