Анализ Project89: модульный, высокопроизводительный фреймворк нового поколения для AI-агентов

Project89 использует совершенно новый подход к проектированию Agent Framework, который является высокопроизводительным Agent Framework для разработки игр, более модульным и производительным по сравнению с текущими используемыми Agent Framework.

В этой статье подробно рассматривается, как эта структура улучшена по сравнению с традиционной архитектурой Agent.

Фон разработчика

Основатель Project89 ранее участвовал в разработке проекта Magick, программного обеспечения для программирования с использованием ИИ. Он занимал четвертое место среди разработчиков в этом проекте.

Почему стоит использовать ECS для проектирования Agent Framework

С точки зрения применения в игровой сфере, на данный момент игры, использующие архитектуру ECS, включают:

• Блокчейн-игры: Mud, Dojo
• Традиционные игры: Overwatch, Star Citizen и др.
• Основные игровые движки также развиваются в сторону ECS, такие как Unity

Введение в ECS

ECS(Entity-Component-System) является распространенной архитектурной моделью в разработке игр и симуляционных систем, которая полностью разделяет данные и логику для эффективного управления различными сущностями и их поведением в масштабируемых сценариях.

1. Entity(: это всего лишь ID, не содержит никаких данных или логики.

2. Компонент): используется для хранения конкретных данных или состояния сущности.

3. Система（系统(: отвечает за выполнение логики, связанной с некоторыми компонентами.

Рассмотрим конкретное действие агента: в ArgOS каждый агент рассматривается как сущность, которая может регистрировать различные компоненты, такие как:

• Компонент агента: хранит базовую информацию, такую как имя агента, имя модели и т.д.
• Компонент восприятия: хранит воспринимаемые внешние данные
• Компонент памяти: данные памяти агента хранения
• Компонент действия: хранение данных Action для выполнения

Рабочий процесс системы:

1. Восприятие оружия, обновление компонента восприятия агента в системе восприятия.

2. Система памяти вызывает компонент восприятия и компонент памяти, чтобы сохранить данные восприятия в базе данных.

3. Система действий вызывает компонент памяти и компонент действий, извлекает информацию об окружающей среде и выполняет соответствующие действия.

4. Получить Agent Entity, данные которого обновляются для каждого компонента

![Деконструкция Project89: проектирование модульной, высокопроизводительной следующей генерации AI Agent])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4cd7ca20f2967b9025411d9985f64831.webp)

( Процесс работы системы

Фактический процесс выполнения системы не является последовательным вызовом, как мы себе представляем, а представляют собой отсутствие взаимных вызовов между системами. Каждая система выполняется один раз в установленный период, например:

• Система восприятия выполняется каждые 2 секунды, обновляет внешние данные, воспринимаемые компонентом восприятия
• Система памяти выполняется каждые 1 секунду, извлекая данные из компонента восприятия в компонент памяти.
• Система Планирования выполняется каждые 1000 секунд, составляет план и обновляет Компонент Плана.
• Система действий выполняется каждые 2 секунды, реагируя на внешнюю информацию, а также обновляя действие в соответствии с компонентом плана.

Архитектура системы ArgOS

ArgOS разработал несколько компонентов и систем, чтобы агенты могли проводить более глубокие размышления и выполнять сложные задачи.

ArgOS делит систему на три уровня )УровеньСознания###:

1. Осознанность(CONSCIOUS)система

   • Включает RoomSystem, PerceptionSystem и другие
   • Частота обновления высокая (, например, каждые 10 секунд )
   • Более близко к уровню "реального времени" или "осознанности"

2. Подсознание(СИСТЕМА

   • Включает в себя GoalPlanningSystem и PlanningSystem
   • Частота обновлений низкая ), например, каждые 25 секунд (
   • Обработка логики "мышления"

3. Бессознательный)UNCONSCIOUS(система

   • В настоящее время не включено
   • Частота обновления медленнее )50 секунд и более (

Отношения между различными системами в ArgOS сложны, и многоуровневый дизайн помогает установить частоту выполнения различных систем.

![Деконструкция Project89: модульный, высокопроизводительный фреймворк следующего поколения для AI-агентов])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69e16ae3b5af8c39e1fc522358584cef.webp(

) Обзор функций каждого System

1. PerceptionSystem: собирает внешние "стимулы" и обновляет компонент восприятия агента.

2. ExperienceSystem: Преобразует Stimuli в "опыт", сохраняет в компоненте Memory

3. ThinkingSystem: Агент "思考" система, генерирует ThoughtResult

4. ActionSystem: выполнение pendingAction агента

5. GoalPlanningSystem: Оценка прогресса целей, создание новых целей

6. PlanningSystem: генерировать или обновлять план выполнения для цели

7. RoomSystem: обрабатывает обновления, связанные с комнатой, такие как список жильцов

8. CleanupSystem: Удалить больше не нужные сущности

Анализ общей архитектуры ArgOS

Ярусная архитектура ядра

Включая уровни Components, Systems, Managers и т.д.

Компонент (Категория

1. Основные классы идентификации: Agent, PlayerProfile и т.д.
2. Поведение и статус: Action, Goal, Plan и т.д.
3. Восприятие и память: Восприятие, Память и т.д.
4. Классы окружения и пространства: Room, OccupiesRoom и т.д.
5. Внешний вид и взаимодействие: Appearance, UIState и т.д.
6. Вспомогательные или эксплуатационные классы: Cleanup, DebugInfo и др.

![Деконструкция Project89: модульный, высокопроизводительный фреймворк следующего поколения AI Agent])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-19636582e09b473536b17c2de0c61fbc.webp###

( Менеджерская структура

Кроме Component и System, также нужен менеджер ресурсов Manager:

• RoomManager: управление информацией о комнате
• StateManager: Получение сохраненного состояния мира/агента
• EventBus: слушатель событий широковещательной передачи
• PromptManager: предоставляет шаблоны LLM Prompt
• ActionManager: Управление регистрацией и выполнением действий
• SimulationRuntime: планирование систем, создание менеджеров

![Деконструкция Project89: модульный, высокопроизводительный фреймворк следующего поколения AI Agent])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b0180b99743a98bafb2b2d066900d65c.webp(

) взаимодействие с базой данных

Взаимодействие с базой данных через StateManager/PersistenceManager:

1. Загружать основные данные при запуске
2. Обновление данных компонентов систем во время выполнения
3. Периодическая или событийно-ориентированная персистентность
4. Сохраните все данные при выходе

![Деконструкция Project89: модульный, высокопроизводительный фреймворк следующего поколения AI Agent]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-6a3ba796aae66b8a9f977ec99b5bb1c8.webp(

Инновационные аспекты архитектуры

• Каждая система работает независимо, без взаимных вызовов.
• Модульный дизайн, легко добавлять и удалять функции
• Производительность архитектуры ECS превосходит традиционное объектно-ориентированное программирование
• Разделите систему на разные уровни сознания, тщательно спроектируйте.
• Экстремально модульный, отличная производительность, высокое качество кода

Это высокомодульная и высокоэффективная структура, предоставляющая новые архитектурные варианты для команд игры и DeepAI.

![Деконструкция Project89: модульный, высокопроизводительный фреймворк следующего поколения для AI-агентов])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-aadac69287c878cdd84a72c6b8929ef2.webp###