Project89'un Analizi: Modüler, Yüksek Performanslı Yeni Nesil AI Ajan Çerçeve Tasarımı

Project89, oyun geliştirme için yüksek performanslı bir Agent Framework tasarlamak üzere tamamen yeni bir yöntem benimsemiştir. Mevcut kullanılan Agent Framework'lere kıyasla daha modüler ve daha iyi performans sergilemektedir.

Bu yazı, bu çerçevenin geleneksel Agent çerçevesine göre mimari olarak nasıl bir yükseltme sağladığını ayrıntılı bir şekilde açıklayacaktır.

Geliştirici Arka Planı

Project89'un kurucusu daha önce AI kullanarak programlama yapan Magick projesinin geliştirilmesine katılmıştır. Bu projede dördüncü en yüksek geliştirici sıralamasındadır.

Neden ECS Kullanarak Agent Framework Tasarlamalıyız

Oyun alanındaki uygulamalara bakıldığında, şu anda ECS mimarisini kullanan oyunlar şunlardır:

• Blok zinciri oyunları: Mud, Dojo
• Geleneksel oyunlar: Overwatch, Star Citizen vb.
• Ana akım oyun motorları da ECS yönünde gelişiyor, örneğin Unity

ECS Tanıtımı

ECS(Entity-Component-System), oyun geliştirme ve simülasyon sistemlerinde yaygın olarak kullanılan bir mimari modeldir. Bu model, verileri ve mantığı tamamen ayırarak, büyük ölçekli ölçeklenebilir senaryolar altında çeşitli varlıkların ve davranışlarının verimli bir şekilde yönetilmesini sağlar:

1. Entity( varlığı): sadece bir ID'dir, herhangi bir veri veya mantık içermez.

2. Component( bileşeni ): Varlığın belirli verilerini veya durumunu depolamak için kullanılır.

3. Sistem（sistem): belirli bileşenlerle ilgili mantığı yürütmekten sorumludur.

Belirli bir Agent eylemi örneği olarak: ArgOS'ta her Agent'ı bir Entity olarak görmekteyiz, farklı bileşenler kaydedebilir, örneğin:

• Agent Bileşeni: Agent adı, model adı gibi temel bilgileri saklar
• Algı Bileşeni: Dış dünya verilerini depolama
• Bellek Bileşeni: Agent Entity'nin Memory verilerini depolamak
• Eylem Bileşeni: Gerçekleştirilecek Eylem verilerini depolama

Sistem çalışma süreci:

1. Silahları algılamak, Algı Sistemi Agent Entity'nin Algı Bileşenini güncelliyor.

2. Bellek Sistemi, algılama verilerini veritabanına kalıcı hale getirmek için Algılama Bileşeni ve Bellek Bileşeni çağırır.

3. Action System, bellek bilgilerini almak ve ilgili eylemleri gerçekleştirmek için Memory Component ve Action Component'i çağırır.

4. Her bir Component verisinin güncellendiği Agent Entity'i elde et

Sistemin çalışma süreci

Gerçek sistem yürütme süreci, hayal ettiğimiz sırayla çağrı yapmak değildir. Her Sistem arasında bir çağrı ilişkisi yoktur, her Sistem belirli bir periyotta bir kez yürütülür, örneğin:

• Perception System her 2 saniyede bir çalışır, dış dünyadan Perception Component'a güncelleme yapar.
• Bellek Sistemi her 1 saniyede bir çalışır, Perception Component'ten Memory Component'e veri çıkarır.
• Plan Sistemi her 1000 saniyede bir çalışır, planı oluşturur ve Plan Bileşenini günceller.
• Action System her 2 saniyede bir çalışır, dış bilgileri zamanında yanıtlar ve aynı zamanda Plan Bileşeni'ne göre Action'ı günceller.

ArgOS Sistemi Mimarisi

ArgOS, Agent'in daha derin düşünme ve karmaşık görevleri yerine getirebilmesi için birden fazla Bileşen ve Sistem tasarladı.

ArgOS, Sistemi üç seviyeye ayırır ( Bilinç Seviyesi ):

1. bilinç(CONSCIOUS)sistem

   • RoomSystem, PerceptionSystem vb.
   • Güncelleme sıklığı yüksek ( her 10 saniyede )
   • "gerçek zamanlı" veya "bilinçli" düzlemde daha yakın bir şekilde işleme

2. Bilinçaltı(SUBCONSCIOUS)sistemi

   • GoalPlanningSystem ve PlanningSystem'i içerir
   • Güncelleme sıklığı daha düşük ( her 25 saniyede )
   • "Düşünme" mantığını işlemek

3. Bilinçsiz(UNCONSCIOUS)sistem

   • Şu anda etkinleştirilmedi
   • Güncelleme sıklığı daha yavaş (50 saniye ve üzerinde )

ArgOS'taki sistemler arasındaki ilişkiler karmaşık olup, katmanlı tasarım farklı sistemlerin yürütme sıklığını belirlemeye yardımcı olur.

Her Sistem Özelliklerinin Genel Bakışı

1. PerceptionSystem: Dışarıdan gelen "uyarıcıları" toplayarak Agent'ın Perception bileşenini güncelleme

2. ExperienceSystem: Stimuli'yi "deneyim"e dönüştürmek, Memory bileşenine kaydetmek

3. ThinkingSystem: Agent'in "düşünme" sistemi, ThoughtResult oluşturur.

4. ActionSystem: Agent'in pendingAction'ını yürüt

5. Hedef Planlama Sistemi: Hedef ilerlemesini değerlendirme, yeni hedefler oluşturma

6. PlanningSystem: Hedef için yürütme planı oluşturma veya güncelleme

7. RoomSystem: Oda ile ilgili güncellemeleri işleme, örneğin occupants listesi.

8. CleanupSystem: Artık gerekli olmayan varlıkları kaldırma

ArgOS Genel Mimari Analizi

Çekirdek Mimari Katmanları

Bileşenler, Sistemler, Yöneticiler gibi katmanları içerir.

组件(Component) sınıfı

1. Temel kimlik türleri: Agent, PlayerProfile vb.
2. Davranış ve Durum Türleri: Eylem, Hedef, Plan vb.
3. Algı ve Hafıza Türleri: Algı, Hafıza vb.
4. Çevre ve Mekan Türleri: Room, OccupiesRoom vb.
5. Görünüm ve Etkileşim Sınıfı: Appearance, UIState vb.
6. Yardımcı veya işletim desteği: Cleanup, DebugInfo vb.

Yönetici mimarisi

Component ve System dışında, ayrıca bir kaynak yöneticisi Manager'a ihtiyaç vardır:

• RoomManager: Oda bilgilerini yönet
• StateManager:Dünyanın/Temsilcinin durumunu kaydetme al
• EventBus: Yayın dinleme olayı
• PromptManager: LLM Prompt şablonları sağlıyor
• ActionManager: Eylemlerin kaydı ve yürütülmesini yönetir
• SimulationRuntime: Sistemleri planla, Yöneticileri oluştur

ile veritabanı etkileşimi

StateManager/PersistenceManager ile veritabanı ile etkileşim:

1. Başlatıldığında çekirdek verileri yükle
2. Çalışma Zamanı Sistemleri güncelleme bileşen verileri
3. Periyodik veya olay odaklı kalıcılık
4. Çıkarken tüm verileri kaydet

Mimari Yenilik Noktaları

• Her sistem bağımsız çalışır, çağrı ilişkisi yoktur.
• Modüler tasarım, işlevlerin eklenmesi ve kaldırılması kolaydır.
• ECS mimarisi, geleneksel nesne yönelimli yapıdan daha iyi performans gösterir.
• Sistemi farklı bilinç seviyelerine ayırmak, zarif bir şekilde tasarlamak
• Son derece modüler, mükemmel performans, yüksek kod kalitesi

Bu, oyun ve DeepAI ekiplerine yeni mimari seçenekler sunan, modülerliği yüksek ve mükemmel performansa sahip bir çerçevedir.