Анализ Project89: модульный, высокопроизводительный фреймворк нового поколения для AI Agent

Project89 использует совершенно новый подход к проектированию фреймворка Agent, который является высокопроизводительным фреймворком Agent для разработки игр, более модульным и с лучшими показателями производительности по сравнению с существующими фреймворками Agent.

Фон разработчика

Основатель Project89 ранее участвовал в разработке проекта Magick, программного обеспечения для программирования с использованием ИИ. Он является четвертым разработчиком в этом проекте, и этот опыт также можно увидеть в его резюме.

Почему стоит использовать ECS для проектирования фреймворка агентов

В настоящее время игры с архитектурой ECS включают:

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

Введение в ECS

ECS(Entity-Component-System) является распространённой архитектурной моделью в разработке игр и симуляционных системах. Она полностью отделяет данные от логики, чтобы эффективно управлять различными сущностями и их поведением в масштабируемых сценах:

1. Entity(实体): это просто ID, не содержит никаких данных или логики. В зависимости от необходимости, можно подключить различные компоненты, чтобы предоставить ему различные свойства или способности.

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

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

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

) Процесс работы системы

В ArgOS нет взаимосвязи между различными системами, каждая система выполняется один раз в установленный период, например:

• Система восприятия может выполняться раз в 2 секунды для обновления полученных внешних ощущений
• Система памяти может выполняться каждые 1 секунду, извлекая данные из компонента восприятия.
• Система планирования может выполняться каждые 1000 секунд, разработайте разумный план
• Система действий может выполняться каждые 2 секунды, реагируя на внешнюю информацию в реальном времени.

![Деконструкция Project89: модульный, высокопроизводительный фреймворк следующего поколения AI Agent]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-59f1984837d6636d7efc378c731a01eb.webp(

Архитектура системы ArgOS

В ArgOS система делится на "три уровня")УровеньСознания(:

1. Осознанная)СИСТЕМА(

   • Включает в себя RoomSystem, PerceptionSystem, ExperienceSystem и т.д
   • Частота обновления высокая ), например, каждые 10 секунд (
   • Обработка "реального" или "осознанного" уровня, такого как восприятие окружающей среды, мыслительный процесс в реальном времени, выполнение действий и т. д.

2. Подсознание)SUBCONSCIOUS(система

   • Включает в себя GoalPlanningSystem и PlanningSystem
   • Частота обновления относительно низкая ), например, каждые 25 секунд (
   • Обработка логики "мышления", такая как генерация целей и планов

3. Бессознательный)UNCONSCIOUS(система

   • В настоящее время еще не активировано
   • Частота обновления медленнее ), более 50 секунд (

![Деконструкция Project89: дизайн модульной, высокопроизводительной платформы следующего поколения AI Agent])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c37bd7442c3743f80a4fd9ba8afc123b.webp(

Анализ общей архитектуры ArgOS

) 1. Ядерная архитектура разделена на уровни

Включая основные уровни, такие как Component, System, Manager, Runtime и т.д.

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

) 2. Компонент ###Component( категория

Компоненты можно разделить на следующие категории:

1. Основные классы идентификации: Agent, PlayerProfile и т.д.
2. Поведенческие и статусные классы: 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 операционные классы: Cleanup, DebugInfo и т.д.

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

) 3. Архитектура системы

В вышеупомянутом подробно рассмотрено.

4. Менеджерская структура

Менеджер предоставляет системные функции, которые вызываются Systems или Runtime. Основные включают:

• EventBus: публикация и подписка событий
• RoomManager: управление комнатами, макетами и т.д.
• StateManager: отвечает за синхронизацию ECS с базой данных
• ActionManager: управление регистрацией и выполнением действий
• PromptManager: предоставляет шаблоны LLM Prompt и другие

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

) 5. Взаимодействие с базой данных

Чтение и запись в базу данных с помощью StateManager или PersistenceManager, в основном включает:

1. Запуск загрузки: загрузка данных основных компонентов из базы данных
2. Время выполнения: Компоненты обновления системы, ключевые данные записываются в базу данных в реальном времени или пакетно
3. Регулярная персистенция: сканирование компонентов, требующих персистенции, для записи в базу данных.
4. Выход с сохранением: записать все данные, которые не были записаны, в базу данных.

![Деконструкция Project89: модульный, высокопроизводительный дизайн фреймворка следующего поколения AI Agent]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-aadac69287c878cdd84a72c6b8929ef2.webp(

Инновации в архитектуре

• Каждая система работает независимо, без взаимных вызовов, структура ясная и модульная.
• Легко добавлять новые функции, не влияя на другие системы
• Архитектура ECS обладает отличной производительностью, подходит для параллельной обработки
• Разделите систему на три уровня: сознательный, подсознательный и бессознательный, что ближе к модели человеческого познания.

![Деконструкция Project89: модульный, высокопроизводительный фреймворк следующего поколения AI Agent])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f9f7656a99298c7a027a5e4722ce4d5.webp(

В общем, это высокомодульная и производительная структура, качество кода и проектная документация отличные. Она предоставляет новую потенциальную архитектурную опцию для команд игры и DEFAI.

![Деконструкция Project89: проектирование модульной и высокопроизводительной платформы следующего поколения AI Agent])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-62bbe0d65d3748c5bc0027c5ffa39288.webp(