Project89の解析: モジュール化された高性能の次世代AIエージェントフレームワーク設計

Project89は、ゲーム開発のための高性能エージェントフレームワークを設計するために全く新しい方法を採用しました。これは、現在使用されているエージェントフレームワークと比較して、よりモジュール化され、性能も向上しています。

この記事では、このフレームワークが従来のエージェントフレームワークに比べて、アーキテクチャの面でどのようにアップグレードされているかを詳しく説明します。

! Deconstructing Project89: A modular, high-performance next-generation AI agent framework design

開発者の背景

Project89の創設者は以前、AIを使ってプログラミングを行うソフトウェアであるMagickプロジェクトの開発に参加していました。彼はそのプロジェクトで4位の開発者としてランク付けされました。

なぜECSを使用してエージェントフレームワークを設計するのか

ゲーム分野のアプリケーションの観点から見ると、現在ECSアーキテクチャを採用しているゲームには以下が含まれます:

• ブロックチェーンゲーム: Mud、Dojo
• 伝統的なゲーム: オーバーウォッチ、スターシップ・シチズンなど
• 主流ゲームエンジンもECS方向に進化しています、例えばUnity

ECSの紹介

ECS(エンティティ-コンポーネント-システム)は、ゲーム開発やシミュレーションシステムで一般的に使用されるアーキテクチャパターンであり、データとロジックを完全に分離し、大規模なスケーラブルなシーンでさまざまなエンティティとその動作を効率的に管理できるようにします。

1. Entity(エンティティ): 単なるIDであり、データやロジックを含まない。

2. コンポーネント(コンポーネント): エンティティの具体的なデータや状態を保存するために使用されます。

3. システム（システム):特定のコンポーネントに関連するロジックを実行する責任を負う。

具体的なエージェントの行動を例に取ると、ArgOSでは各エージェントをエンティティとして扱い、異なるコンポーネントを登録することができます。たとえば:

• エージェントコンポーネント：エージェント名、モデル名などの基本情報を保存する
• 知覚コンポーネント:知覚された外部データを保存する
• メモリコンポーネント: Agent Entityのメモリデータを保存する
• アクションコンポーネント: 実行するアクションデータを保存する

システムの作業フロー:

1. 武器を感知すると、パーセプションシステムはエージェントエンティティのパーセプションコンポーネントを更新します

2. メモリシステムは、知覚コンポーネントとメモリーコンポーネントを呼び出し、知覚データをデータベースに永続化します。

3. アクションシステムは、メモリコンポーネントとアクションコンポーネントを呼び出して、メモリから環境情報を取得し、対応するアクションを実行します

4. 各コンポーネントのデータが更新されたAgent Entityを取得する

! Project89の解体:モジュール式で高性能な次世代AIエージェントフレームワーク設計

###システム

実際のsystemの実行フローは、私たちが想像している順序呼び出しではなく、各Systemの間に呼び出し関係がなく、各Systemが定められた周期内に一度実行される。例えば:

• Perception Systemは2秒ごとに実行され、外界が認識するPerception Componentを更新します
• メモリーシステムは1秒ごとに実行され、パーセプションコンポーネントからメモリーコンポーネントにデータを抽出します。
• プランシステムは、プランを作成し、プランコンポーネントを更新するために数千秒ごとに実行されます
• アクションシステムは2秒ごとに実行され、外部情報に応じて迅速に反応し、同時にプランコンポーネントに基づいてアクションを更新します。

ArgOSシステムアーキテクチャ

ArgOSは、エージェントがより深い思考を行い、複雑なタスクを実行できるように、複数のコンポーネントとシステムを設計しました。

ArgOSはSystemを三つのレベルに分けます(意識レベル):

1. コンシャス(CONSCIOUS)システム
   • RoomSystem、PerceptionSystemなどを含む
   • 更新頻度が高い(例えば10秒ごと)
   • "リアルタイム"または"顕在意識"のレベルで処理することにより、より密接に接する

2.潜在意識の(SUBCONSCIOUS)システム

• GoalPlanningSystemとPlanningSystemが含まれています
• 更新頻度が低い(、例えば25秒ごと)
• "思考"の論理を処理する

3.無意識の(UNCONSCIOUS)システム

• 現在はまだ有効ではありません
• 更新頻度が ( 秒以上遅く)50

ArgOSの各システム間の関係は複雑で、階層設計は異なるシステムの実行頻度を規定するのに役立ちます。

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各システムの機能の概要

1. PerceptionSystem:外部の「刺激」を収集し、それらをエージェントの知覚コンポーネントに更新します

2. ExperienceSystem:Stimuliを「Experiences」に変換し、Memoryコンポーネントに保存

3. ThinkingSystem: ThoughtResult を生成するエージェントの「思考」システム

4. ActionSystem: エージェントの pendingAction を実行します。

5. GoalPlanningSystem:目標の進捗状況を評価し、新しい目標を生成します

6. PlanningSystem: ターゲットの実行プランを生成または更新する

7. RoomSystem:入室者リストなど、部屋に関連する更新を処理します

8. CleanupSystem:不要なエンティティを削除する

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ArgOS全体アーキテクチャの解析

コアアーキテクチャの層

これには、コンポーネント、システム、マネージャーなどのレイヤーが含まれます

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コンポーネント(Component)カテゴリ

1. コアアイデンティティクラス: Agent、PlayerProfileなど
2. 行動と状態:行動、目標、計画など
   3.知覚と記憶:知覚、記憶など 4.環境と空間:部屋、占有部屋など
3. 外観とインタラクション: Appearance、UIStateなど
4. 補助または O&M: クリーンアップ、デバッグ情報など

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マネージャー構造

コンポーネントとシステムに加えて、リソースマネージャーも必要です。

• RoomManager:ルーム情報を管理します
• StateManager: セーブ ワールド/プロキシの状態を取得します
• EventBus:イベントリスニングのブロードキャスト
• PromptManager: LLMプロンプトテンプレートを提供
• ActionManager:アクションの登録と実行を管理します
• SimulationRuntime: システムをスケジュールし、マネージャーを作成する

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とデータベースの相互作用

StateManager/PersistenceManager を使用してデータベースと対話します。

1. 起動時にコアデータをロードする
2. 実行時システムの更新コンポーネントデータ
3. 定期またはイベント駆動の永続化
4. 退出時にすべてのデータを保存する

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アーキテクチャの革新点

• 各Systemは独立して動作し、呼び出し関係はありません
• モジュール設計で、機能の追加や削除が容易です
• ECSアーキテクチャは従来のオブジェクト指向よりも性能が優れています
• Systemを異なる意識レベルに分け、精巧に設計する
• 極めてモジュール化されており、パフォーマンスが優れており、コード品質が高い

これはモジュール化が高く、性能に優れたフレームワークで、ゲームおよびDeepAIチームに新しいアーキテクチャの選択肢を提供します。

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