Análisis de Project89: un diseño de marco de agente AI de nueva generación modular y de alto rendimiento
Project89 ha adoptado un enfoque completamente nuevo para diseñar el Marco de Agentes, que es un Marco de Agentes de alto rendimiento para el desarrollo de juegos, más modular y con un mejor rendimiento en comparación con los Marcos de Agentes actualmente utilizados.
Este artículo presentará en detalle la mejora arquitectónica de este marco en comparación con el marco de agentes tradicional.
Antecedentes del desarrollador
El fundador de Project89 anteriormente participó en el desarrollo del proyecto Magick, que es un software que utiliza IA para programar. En ese proyecto, ocupó el cuarto lugar entre los desarrolladores.
¿Por qué usar ECS para diseñar el Marco de Agentes?
Desde la perspectiva de las aplicaciones en el ámbito de los videojuegos, los juegos que actualmente utilizan la arquitectura ECS incluyen:
Juegos de blockchain: Mud, Dojo
Juegos tradicionales: Overwatch, Star Citizen, etc.
Los motores de juego principales también están evolucionando hacia la dirección de ECS, como Unity.
Introducción a ECS
ECS(Entity-Component-System) es un patrón de arquitectura comúnmente utilizado en el desarrollo de juegos y sistemas de simulación; separa completamente los datos de la lógica para gestionar de manera eficiente diversas entidades y su comportamiento en escenarios de gran escala y escalabilidad.
Entity( entidad): solo es una ID, no contiene ningún dato o lógica.
Componente(: utilizado para almacenar los datos o el estado específico de la entidad.
Sistema（系统): responsable de ejecutar la lógica relacionada con ciertos componentes.
Tomemos como ejemplo la acción de un Agente concreto: en ArgOS, cada Agente se considera una Entidad, que puede registrar diferentes componentes, como:
Componente de Agente: almacena el nombre del Agente, el nombre del modelo y otra información básica.
Componente de percepción: almacenar datos del mundo exterior percibidos
Componente de Memoria: datos de Memoria del Agente de la Entidad de almacenamiento
Componente de Acción: Almacena los datos de la Acción a ejecutar
Flujo de trabajo del sistema:
Percepción de armas, el Sistema de Percepción actualiza el Componente de Percepción de la Entidad Agente.
El sistema de memoria llama al componente de percepción y al componente de memoria, persistiendo los datos de percepción en la base de datos.
El sistema de acción llama al componente de memoria y al componente de acción, obtiene información del entorno de la memoria y ejecuta la acción correspondiente.
Obtener un Entity de Agente cuyos datos de cada Componente se actualizan
![Descomposición del Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación modular y de alto rendimiento])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4cd7ca20f2967b9025411d9985f64831.webp(
) Proceso de funcionamiento del sistema
El flujo de ejecución del sistema real no es la secuencia de llamadas que imaginamos, sino que no hay relación de llamada entre los diferentes sistemas; cada sistema se ejecuta una vez en un ciclo determinado, por ejemplo:
El Sistema de Percepción se ejecuta cada 2 segundos, actualizando la percepción externa del Componente de Percepción
El sistema de memoria se ejecuta cada 1s, extrayendo datos del componente de percepción al componente de memoria.
El Sistema de Planificación se ejecuta cada 1000s, establece planes y actualiza el Componente del Plan.
El sistema de acción se ejecuta cada 2 segundos, respondiendo oportunamente a la información externa y actualizando la acción según el componente de plan.
Arquitectura del Sistema ArgOS
ArgOS ha diseñado múltiples Componentes y Sistemas para que el Agente pueda realizar un pensamiento más profundo y llevar a cabo tareas complejas.
ArgOS divide el Sistema en tres niveles ###Nivel de Conciencia (:
Consciente)CONSCIOUS(sistema
Incluye RoomSystem, PerceptionSystem, etc.
Frecuencia de actualización alta ) como cada 10 segundos (
Más cerca del manejo de "tiempo real" o "conciencia manifiesta"
SUBCONSCIOUS) sistema
Incluye GoalPlanningSystem, PlanningSystem
Frecuencia de actualización baja ( como cada 25 segundos )
Procesar la lógica de "pensamiento"
Inconsciente(UNCONSCIOUS)sistema
Actualmente no está habilitado
Frecuencia de actualización más lenta(50 segundos o más)
Las relaciones entre los sistemas en ArgOS son complejas, y un diseño por capas ayuda a establecer la frecuencia de ejecución de los diferentes sistemas.
( Descripción general de las funciones de cada sistema
PerceptionSystem: recopila "estímulos" del exterior y los actualiza en el componente de Perception del Agente.
ExperienceSystem: convertir Stimuli en "experiencia" y almacenarlo en el componente Memory
ThinkingSystem: El sistema de "pensamiento" del Agente genera ThoughtResult
ActionSystem: Ejecutar la acción pendiente del Agente
GoalPlanningSystem: evaluar el progreso de los objetivos, generar nuevos objetivos
PlanningSystem: Generar o actualizar un plan de ejecución para el objetivo
RoomSystem: Maneja actualizaciones relacionadas con la habitación, como la lista de ocupantes.
CleanupSystem: eliminar entidades que ya no son necesarias
![Deconstrucción de Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación modular y de alto rendimiento])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-59f1984837d6636d7efc378c731a01eb.webp###
Análisis de la arquitectura general de ArgOS
( Arquitectura central en capas
Incluye capas como Components, Systems, Managers, etc.
![Deconstrucción del Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación modular y de alto rendimiento])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c37bd7442c3743f80a4fd9ba8afc123b.webp###
( Componente ) clasificación
Clase de identidad central: Agent, PlayerProfile, etc.
Clase de comportamiento y estado: Acción, Objetivo, Plan, etc.
Percepción y memoria: Perception, Memory, etc.
Clases de entorno y espacio: Room, OccupiesRoom, etc.
Apariencia e Interacción: Appearance, UIState, etc.
Auxiliar o mantenimiento: Cleanup, DebugInfo, etc.
![Descomposición del Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación modular y de alto rendimiento]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-19636582e09b473536b17c2de0c61fbc.webp(
) Estructura del Gerente
Además de Component y System, también se necesita un administrador de recursos Manager:
RoomManager: gestionar la información de la sala
StateManager: obtener el estado del mundo/代理
EventBus: evento de escucha de broadcast
PromptManager: proporciona plantillas de prompts LLM
ActionManager: gestión del registro y ejecución de acciones
Interacción con la base de datos a través de StateManager/PersistenceManager:
Cargar datos centrales al iniciar
Actualizar datos del componente Systems en tiempo de ejecución
Persistencia periódica o impulsada por eventos
Guardar todos los datos al salir
Puntos de innovación en la arquitectura
Cada sistema funciona de manera independiente, sin relaciones de llamada.
Diseño modular, fácil de añadir o eliminar funciones
El rendimiento de la arquitectura ECS supera al de la programación orientada a objetos tradicional.
Dividir el Sistema en diferentes niveles de conciencia, diseño ingenioso
Extremadamente modular, excelente rendimiento, alta calidad de código
Este es un marco altamente modular y de excelente rendimiento, que ofrece nuevas opciones de arquitectura para los equipos de juegos y DeepAI.
![Deconstrucción de Project89: un marco de diseño de agente AI de próxima generación modular y de alto rendimiento]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-aadac69287c878cdd84a72c6b8929ef2.webp(
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LiquidityWitch
· hace19h
invocando algunas vibras de magia oscura de este marco p89 ngl... me da esas sensaciones de grimorio prohibido fr
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ZkProofPudding
· 08-06 04:38
¿Es demasiado malo? ¿La mejora del rendimiento depende de la exageración?
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rugdoc.eth
· 08-06 04:36
¿Es realmente necesario hacer otro marco?
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CryptoTarotReader
· 08-06 04:34
¿No es solo una estructura?
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SerLiquidated
· 08-06 04:31
¿Un nuevo marco para mejorar el rendimiento otra vez??
Project89: Un nuevo avance en el marco de Agentes AI de alto rendimiento modular.
Análisis de Project89: un diseño de marco de agente AI de nueva generación modular y de alto rendimiento
Project89 ha adoptado un enfoque completamente nuevo para diseñar el Marco de Agentes, que es un Marco de Agentes de alto rendimiento para el desarrollo de juegos, más modular y con un mejor rendimiento en comparación con los Marcos de Agentes actualmente utilizados.
Este artículo presentará en detalle la mejora arquitectónica de este marco en comparación con el marco de agentes tradicional.
Antecedentes del desarrollador
El fundador de Project89 anteriormente participó en el desarrollo del proyecto Magick, que es un software que utiliza IA para programar. En ese proyecto, ocupó el cuarto lugar entre los desarrolladores.
¿Por qué usar ECS para diseñar el Marco de Agentes?
Desde la perspectiva de las aplicaciones en el ámbito de los videojuegos, los juegos que actualmente utilizan la arquitectura ECS incluyen:
Introducción a ECS
ECS(Entity-Component-System) es un patrón de arquitectura comúnmente utilizado en el desarrollo de juegos y sistemas de simulación; separa completamente los datos de la lógica para gestionar de manera eficiente diversas entidades y su comportamiento en escenarios de gran escala y escalabilidad.
Entity( entidad): solo es una ID, no contiene ningún dato o lógica.
Componente(: utilizado para almacenar los datos o el estado específico de la entidad.
Sistema（系统): responsable de ejecutar la lógica relacionada con ciertos componentes.
Tomemos como ejemplo la acción de un Agente concreto: en ArgOS, cada Agente se considera una Entidad, que puede registrar diferentes componentes, como:
Flujo de trabajo del sistema:
Percepción de armas, el Sistema de Percepción actualiza el Componente de Percepción de la Entidad Agente.
El sistema de memoria llama al componente de percepción y al componente de memoria, persistiendo los datos de percepción en la base de datos.
El sistema de acción llama al componente de memoria y al componente de acción, obtiene información del entorno de la memoria y ejecuta la acción correspondiente.
Obtener un Entity de Agente cuyos datos de cada Componente se actualizan
![Descomposición del Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación modular y de alto rendimiento])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4cd7ca20f2967b9025411d9985f64831.webp(
) Proceso de funcionamiento del sistema
El flujo de ejecución del sistema real no es la secuencia de llamadas que imaginamos, sino que no hay relación de llamada entre los diferentes sistemas; cada sistema se ejecuta una vez en un ciclo determinado, por ejemplo:
Arquitectura del Sistema ArgOS
ArgOS ha diseñado múltiples Componentes y Sistemas para que el Agente pueda realizar un pensamiento más profundo y llevar a cabo tareas complejas.
ArgOS divide el Sistema en tres niveles ###Nivel de Conciencia (:
Consciente)CONSCIOUS(sistema
SUBCONSCIOUS) sistema
Inconsciente(UNCONSCIOUS)sistema
Las relaciones entre los sistemas en ArgOS son complejas, y un diseño por capas ayuda a establecer la frecuencia de ejecución de los diferentes sistemas.
( Descripción general de las funciones de cada sistema
PerceptionSystem: recopila "estímulos" del exterior y los actualiza en el componente de Perception del Agente.
ExperienceSystem: convertir Stimuli en "experiencia" y almacenarlo en el componente Memory
ThinkingSystem: El sistema de "pensamiento" del Agente genera ThoughtResult
ActionSystem: Ejecutar la acción pendiente del Agente
GoalPlanningSystem: evaluar el progreso de los objetivos, generar nuevos objetivos
PlanningSystem: Generar o actualizar un plan de ejecución para el objetivo
RoomSystem: Maneja actualizaciones relacionadas con la habitación, como la lista de ocupantes.
CleanupSystem: eliminar entidades que ya no son necesarias
![Deconstrucción de Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación modular y de alto rendimiento])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-59f1984837d6636d7efc378c731a01eb.webp###
Análisis de la arquitectura general de ArgOS
( Arquitectura central en capas
Incluye capas como Components, Systems, Managers, etc.
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( Componente ) clasificación
![Descomposición del Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación modular y de alto rendimiento]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-19636582e09b473536b17c2de0c61fbc.webp(
) Estructura del Gerente
Además de Component y System, también se necesita un administrador de recursos Manager:
y la interacción con la base de datos
Interacción con la base de datos a través de StateManager/PersistenceManager:
Puntos de innovación en la arquitectura
Este es un marco altamente modular y de excelente rendimiento, que ofrece nuevas opciones de arquitectura para los equipos de juegos y DeepAI.
![Deconstrucción de Project89: un marco de diseño de agente AI de próxima generación modular y de alto rendimiento]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-aadac69287c878cdd84a72c6b8929ef2.webp(
![Deconstrucción del Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación modular y de alto rendimiento])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f9f7656a99298c7a027a5e4722ce4d5.webp(
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