Деконструкція Project89: модульна, високопродуктивна архітектура наступного покоління AI Agent
Project89 використовує абсолютно новий підхід до розробки Agent Framework, який є високопродуктивним Agent Framework для розробки ігор, більш модульним і з кращими характеристиками в порівнянні з нинішніми Agent Framework.
У цій статті буде детально описано високопродуктивну платформу агентів у Project89.
Один. Чому слід використовувати ECS для проектування Agent Framework
ECS (Entity-Component-System) є поширеною архітектурною моделлю, що використовується в розробці ігор та моделюванні систем. Вона повністю відокремлює дані від логіки, щоб ефективно керувати різними сутностями та їх поведінкою в масштабних масштабованих сценах:
Entity( сутність): лише ідентифікатор(, число чи рядок), не містить жодних даних або логіки. Можна за потреби підключити різні компоненти, щоб надати їй різні властивості або можливості.
Component( компонент): використовується для зберігання конкретних даних або стану сутності.
Система(系统): відповідальна за виконання логіки, пов'язаної з певними компонентами.
Щоб зрозуміти цю систему на прикладі дій конкретного агента: в ArgOS кожен агент розглядається як сутність, яка може реєструвати різні компоненти, наприклад:
Компонент агента: основна інформація, така як назва агента, ім'я моделі тощо.
Компонент сприйняття: в основному використовується для зберігання сприйнятих зовнішніх даних
Компонент пам'яті: основне призначення - зберігати дані пам'яті агента, такі як виконані дії тощо.
Action Component: основне сховище даних Action, які потрібно виконати
Процес роботи системи:
Відчуваючи, що перед ним є зброя, викликати функцію виконання Perception System для оновлення даних у компоненті сприйняття агентної сутності.
Активуйте Memory System, одночасно викликаючи Perception Component та Memory Component, щоб зберегти сприйняті дані у базі даних за допомогою Memory.
Система дій повторно викликає компонент пам'яті та компонент дій, щоб отримати інформацію про навколишнє середовище з пам'яті, а потім виконати відповідні дії.
Отримати Оновлену Агентську Сутність, в якій дані кожного Компонента оновлюються
Отже, System головним чином відповідає за визначення, які Component підлягають відповідній обробці.
У Project89, у світі, наповненому різними типами Агентів, деякі Агенти не лише мають базові здібності, а й здатні планувати.
Два, архітектура системи ArgOS
У ArgOS було розроблено багато компонентів та систем, щоб агент міг здійснювати більш глибоке мислення та виконувати складніші завдання.
У ArgOS система поділяється на "три рівні" (Рівень свідомості ):
Свідомість(CONSCIOUS)система
Включає RoomSystem, PerceptionSystem, ExperienceSystem, ThinkingSystem, ActionSystem і CleanupSystem
Частота оновлення зазвичай висока(, наприклад, кожні 10 секунд)
Більш близький до обробки на рівні "реального часу" або "свідомості", як-от сприйняття оточення, миттєве мислення, виконання дій тощо.
Підсвідомість(SUBCONSCIOUS)система
Система Планування、Система Планування
Частота оновлення відносно низька (, наприклад, кожні 25 секунд )
Обробка логіки "роздумів", таких як періодичні перевірки/генерація цілей та планів
Безсвідомий(UNCONSCIOUS)система
Наразі ще не активовано
Частота оновлення повільніша (, як 50 секунд і більше )
Взаємозв'язки між різними системами в ArgOS надзвичайно складні, в основному включають:
PerceptionSystem: відповідає за збір "стимулів"(stimuli) з зовнішнього середовища або інших сутностей і оновлює їх у компоненті сприйняття агента(Agent).
ExperienceSystem: перетворює Stimuli, зібрані PerceptionSystem, на більш абстрактні "досвіди" (Experience).
ThinkingSystem: Інтелектуальна система "мислення" самого агента. Витягує поточний стан з компонентів, таких як Memory, Perception, і через generateThought(...) генерує "результат мислення" (ThoughtResult).
ActionSystem: Якщо у певного Agent Action.pendingAction не порожній, то через runtime.getActionManager().executeAction(...) дійсно виконати дію.
GoalPlanningSystem: періодично оцінювати прогрес цілей у списку Goal.current[eid] або перевіряти, чи відбулися значні зміни в зовнішній/внутрішній пам'яті.
PlanningSystem: Генерувати або оновлювати Plan( для "існуючої мети" [eid]Goal.current)( виконання плану).
RoomSystem: обробка оновлень, пов'язаних з кімнатою (Room).
CleanupSystem: Регулярно знаходити та видаляти сутності, помічені компонентом Cleanup.
Завдяки інтеграції цих систем, AI Agent реалізував: сприйняття змін у середовищі ( Perception ) → запис або трансформація в внутрішній досвід ( Experience ) → самостійне мислення та прийняття рішень ( Thinking ) → втілення в дію ( Action ) → динамічне коригування цілей та планів ( GoalPlanning + Planning ) → синхронізація з середовищем ( Room ) → своєчасне видалення непотрібних сутностей ( Cleanup )
Три, аналіз загальної архітектури ArgOS
Ядерна архітектура з шаруванням
Компонент (Component) категорія
Основний клас ідентичності
Клас поведінки та стану
Спостереження та пам'ять
Середовище та простір
Зовнішній вигляд та взаємодія
допоміжні або експлуатаційні
Архітектура системи
Архітектура менеджера
Включаючи EventBus, RoomManager, StateManager, EventManager, ActionManager, PromptManager тощо
Взаємодія з базою даних
Це робиться через StateManager/PersistenceManager
Чотири, інноваційні аспекти архітектури
Кожна система працює незалежно, без викликів між іншими системами.
Можна легко збільшити або зменшити можливості агента
Продуктивність перевищує традиційну об'єктно-орієнтовану архітектуру
Розділення системи на свідоме, підсвідоме і несвідоме є надзвичайно інноваційним дизайном.
Загалом, це надзвичайно модульна, високо продуктивна структура, код має високу якість і містить хорошу проектну документацію. Вона пропонує ігровим командам або командам Defai новий потенційний вибір архітектури.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
8 лайків
Нагородити
8
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
DecentralizeMe
· 23год тому
Яка ж продуктивність, і хто ще зможе це використати?
Переглянути оригіналвідповісти на0
quietly_staking
· 08-13 05:52
Це виглядає дуже потужно
Переглянути оригіналвідповісти на0
ContractCollector
· 08-10 20:17
Модульна гра дійсно цікава.
Переглянути оригіналвідповісти на0
CommunityJanitor
· 08-10 20:07
Модульна модульна Можна бити босів, але не можна битися, то це ж марно.
Переглянути оригіналвідповісти на0
RugResistant
· 08-10 20:01
гм, виявлено потенційні проблеми з безпекою... потрібен детальний аудит коду, чесно кажучи
Project89: Модульна високопродуктивна наступного покоління AI Agent рамка
Деконструкція Project89: модульна, високопродуктивна архітектура наступного покоління AI Agent
Project89 використовує абсолютно новий підхід до розробки Agent Framework, який є високопродуктивним Agent Framework для розробки ігор, більш модульним і з кращими характеристиками в порівнянні з нинішніми Agent Framework.
У цій статті буде детально описано високопродуктивну платформу агентів у Project89.
Один. Чому слід використовувати ECS для проектування Agent Framework
ECS (Entity-Component-System) є поширеною архітектурною моделлю, що використовується в розробці ігор та моделюванні систем. Вона повністю відокремлює дані від логіки, щоб ефективно керувати різними сутностями та їх поведінкою в масштабних масштабованих сценах:
Entity( сутність): лише ідентифікатор(, число чи рядок), не містить жодних даних або логіки. Можна за потреби підключити різні компоненти, щоб надати їй різні властивості або можливості.
Component( компонент): використовується для зберігання конкретних даних або стану сутності.
Система(系统): відповідальна за виконання логіки, пов'язаної з певними компонентами.
Щоб зрозуміти цю систему на прикладі дій конкретного агента: в ArgOS кожен агент розглядається як сутність, яка може реєструвати різні компоненти, наприклад:
Процес роботи системи:
Відчуваючи, що перед ним є зброя, викликати функцію виконання Perception System для оновлення даних у компоненті сприйняття агентної сутності.
Активуйте Memory System, одночасно викликаючи Perception Component та Memory Component, щоб зберегти сприйняті дані у базі даних за допомогою Memory.
Система дій повторно викликає компонент пам'яті та компонент дій, щоб отримати інформацію про навколишнє середовище з пам'яті, а потім виконати відповідні дії.
Отримати Оновлену Агентську Сутність, в якій дані кожного Компонента оновлюються
Отже, System головним чином відповідає за визначення, які Component підлягають відповідній обробці.
У Project89, у світі, наповненому різними типами Агентів, деякі Агенти не лише мають базові здібності, а й здатні планувати.
Два, архітектура системи ArgOS
У ArgOS було розроблено багато компонентів та систем, щоб агент міг здійснювати більш глибоке мислення та виконувати складніші завдання.
У ArgOS система поділяється на "три рівні" (Рівень свідомості ):
Свідомість(CONSCIOUS)система
Підсвідомість(SUBCONSCIOUS)система
Безсвідомий(UNCONSCIOUS)система
Взаємозв'язки між різними системами в ArgOS надзвичайно складні, в основному включають:
PerceptionSystem: відповідає за збір "стимулів"(stimuli) з зовнішнього середовища або інших сутностей і оновлює їх у компоненті сприйняття агента(Agent).
ExperienceSystem: перетворює Stimuli, зібрані PerceptionSystem, на більш абстрактні "досвіди" (Experience).
ThinkingSystem: Інтелектуальна система "мислення" самого агента. Витягує поточний стан з компонентів, таких як Memory, Perception, і через generateThought(...) генерує "результат мислення" (ThoughtResult).
ActionSystem: Якщо у певного Agent Action.pendingAction не порожній, то через runtime.getActionManager().executeAction(...) дійсно виконати дію.
GoalPlanningSystem: періодично оцінювати прогрес цілей у списку Goal.current[eid] або перевіряти, чи відбулися значні зміни в зовнішній/внутрішній пам'яті.
PlanningSystem: Генерувати або оновлювати Plan( для "існуючої мети" [eid]Goal.current)( виконання плану).
RoomSystem: обробка оновлень, пов'язаних з кімнатою (Room).
CleanupSystem: Регулярно знаходити та видаляти сутності, помічені компонентом Cleanup.
Завдяки інтеграції цих систем, AI Agent реалізував: сприйняття змін у середовищі ( Perception ) → запис або трансформація в внутрішній досвід ( Experience ) → самостійне мислення та прийняття рішень ( Thinking ) → втілення в дію ( Action ) → динамічне коригування цілей та планів ( GoalPlanning + Planning ) → синхронізація з середовищем ( Room ) → своєчасне видалення непотрібних сутностей ( Cleanup )
Три, аналіз загальної архітектури ArgOS
Чотири, інноваційні аспекти архітектури
Загалом, це надзвичайно модульна, високо продуктивна структура, код має високу якість і містить хорошу проектну документацію. Вона пропонує ігровим командам або командам Defai новий потенційний вибір архітектури.