Project89: 模块化高性能AI Agent框架的新突破

解析Project89:一种模块化、高性能的新一代AI Agent框架设计

Project89采用了一种全新的方式来设计Agent Framework,这是一个针对游戏开发的高性能Agent Framework,与当前使用的Agent Framework相比更加模块化,性能也更好。

本文将详细介绍这个框架相比传统Agent框架在架构上的升级。

解构Project89:一个模块化、高性能的下一代 AI Agent框架设计

开发者背景

Project89的创始人此前参与开发了Magick项目,这是一个利用AI进行编程的软件。他在该项目中排名第四位开发者。

为什么要用ECS来设计Agent Framework

从游戏领域的应用来看,目前采用ECS架构的游戏包括:

  • 区块链游戏:Mud、Dojo
  • 传统游戏:守望先锋、星际公民等
  • 主流游戏引擎也在向ECS方向发展,如Unity

ECS简介

ECS(Entity-Component-System)是游戏开发和模拟系统中常用的架构模式,它将数据与逻辑彻底分离,以便在大规模可扩展场景下高效管理各种实体及其行为:

  1. Entity(实体):仅是一个ID,不包含任何数据或逻辑。

  2. Component(组件):用来存储实体的具体数据或状态。

  3. System(系统):负责执行与某些组件相关的逻辑。

以一个具体的Agent行动为例:在ArgOS中将每个Agent视为一个Entity,它可以注册不同的组件,如:

  • Agent Component:存储Agent名称、模型名等基础信息
  • Perception Component:存储感知到的外界数据
  • Memory Component:存储Agent Entity的Memory数据
  • Action Component:存储要执行的Action数据

System的工作流程:

  1. 感知到武器,Perception System更新Agent Entity的Perception Component

  2. Memory System调用Perception Component和Memory Component,将感知数据持久化到数据库

  3. Action System调用Memory Component和Action Component,从记忆获取环境信息,执行相应动作

  4. 得到每个Component数据都被更新的Agent Entity

解构Project89:一个模块化、高性能的下一代 AI Agent框架设计

System的运行流程

实际的system执行流程不是我们想象的顺序调用,而是各System之间没有调用关系,每个System在规定周期内执行一次,如:

  • Perception System每2s执行一次,更新外界感知到Perception Component
  • Memory System每1s执行一次,从Perception Component提取数据到Memory Component
  • Plan System每1000s执行一次,制定计划并更新Plan Component
  • Action System每2s执行一次,根据外界信息及时反应,同时根据Plan Component更新Action

ArgOS System架构

ArgOS为了让Agent能进行更深入思考和执行复杂任务,设计了多个Component和System。

ArgOS将System分为三种层次(ConsciousnessLevel):

  1. 有意识(CONSCIOUS)系统

    • 包括RoomSystem、PerceptionSystem等
    • 更新频率较高(如每10秒)
    • 更贴近"实时"或"显意识"层面处理
  2. 潜意识(SUBCONSCIOUS)系统

    • 包括GoalPlanningSystem、PlanningSystem
    • 更新频率较低(如每25秒)
    • 处理"思考"逻辑
  3. 无意识(UNCONSCIOUS)系统

    • 目前暂未启用
    • 更新频率更慢(50秒以上)

ArgOS中各system关系复杂,分层设计有助于规定不同System的执行频率。

解构Project89:一个模块化、高性能的下一代 AI Agent框架设计

各System功能概述

  1. PerceptionSystem:收集外界"刺激",更新到Agent的Perception组件

  2. ExperienceSystem:将Stimuli转换为"体验",存储到Memory组件

  3. ThinkingSystem:Agent的"思考"系统,生成ThoughtResult

  4. ActionSystem:执行Agent的pendingAction

  5. GoalPlanningSystem:评估目标进度,生成新目标

  6. PlanningSystem:为目标生成或更新执行计划

  7. RoomSystem:处理房间相关更新,如occupants列表

  8. CleanupSystem:移除不再需要的实体

解构Project89:一个模块化、高性能的下一代 AI Agent框架设计

ArgOS整体架构解析

核心架构分层

包括Components、Systems、Managers等层

解构Project89:一个模块化、高性能的下一代 AI Agent框架设计

组件(Component)分类

  1. 核心身份类:Agent、PlayerProfile等
  2. 行为与状态类:Action、Goal、Plan等
  3. 感知与记忆类:Perception、Memory等
  4. 环境与空间类:Room、OccupiesRoom等
  5. 外观与交互类:Appearance、UIState等
  6. 辅助或运维类:Cleanup、DebugInfo等

解构Project89:一个模块化、高性能的下一代 AI Agent框架设计

Manager架构

除Component和System外,还需要资源管理者Manager:

  • RoomManager:管理房间信息
  • StateManager:获取保存世界/代理状态
  • EventBus:广播监听事件
  • PromptManager:提供LLM Prompt模板
  • ActionManager:管理Action的注册与执行
  • SimulationRuntime:调度Systems,创建Managers

解构Project89:一个模块化、高性能的下一代 AI Agent框架设计

与数据库交互

通过StateManager/PersistenceManager与数据库交互:

  1. 启动时加载核心数据
  2. 运行时Systems更新组件数据
  3. 定期或事件驱动持久化
  4. 退出时保存所有数据

解构Project89:一个模块化、高性能的下一代 AI Agent框架设计

架构创新点

  • 各System独立运行,无调用关系
  • 模块化设计,易于添加删减功能
  • ECS架构性能优于传统面向对象
  • 将System分为不同意识层次,设计精妙
  • 极其模块化,性能优秀,代码质量高

这是一个模块化程度高、性能优秀的框架,为游戏和DeepAI团队提供了新的架构选择。

解构Project89:一个模块化、高性能的下一代 AI Agent框架设计

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LiquidityWitchvip
· 18小时前
从这个 p89 框架中召唤一些黑暗魔法的气息,老实说……让我感受到那些禁忌魔法书的感觉,真的。
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ZkProofPuddingvip
· 08-06 04:38
太菜了吧 性能提升靠吹?
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rugdoc.ethvip
· 08-06 04:36
真有必要再弄个框架吗?
回复0
币圈塔罗师vip
· 08-06 04:34
不就是搞了个架构呗
回复0
Ser Liquidatedvip
· 08-06 04:31
又见新框架提升性能??
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