Análisis de Project89: Diseño del marco modular de agentes de IA de alto rendimiento de próxima generación
Project89 ha adoptado una nueva forma de diseñar el marco de agentes, que es un marco de agentes de alto rendimiento para el desarrollo de juegos, más modular y con mejor rendimiento en comparación con los marcos de agentes populares actuales.
Este artículo presentará en detalle el marco de agentes de alto rendimiento en Project89.
I. ¿Por qué elegir la arquitectura ECS para diseñar el marco de Agentes?
Desde la perspectiva de las aplicaciones en el ámbito de los juegos, los juegos que actualmente utilizan la arquitectura ECS incluyen:
Juegos de blockchain: Mud, Dojo
Juegos tradicionales: Overwatch, Star Citizen, etc.
Motores de juegos populares como Unity también están evolucionando hacia la dirección de ECS.
Introducción a ECS
ECS(Entity-Component-System) es un patrón arquitectónico comúnmente utilizado en el desarrollo de videojuegos y sistemas de simulación. Separa completamente los datos de la lógica para gestionar de manera eficiente diversas entidades y su comportamiento en escenas de gran escala y escalabilidad.
Entity( entidad): solo es un ID, no contiene ningún dato o lógica. Se pueden montar diferentes componentes según sea necesario para otorgar propiedades o capacidades.
Component( componente): se utiliza para almacenar datos o estados específicos de la entidad.
Sistema(系统): Responsable de ejecutar la lógica relacionada con ciertos componentes.
Tomando la acción de un Agente como ejemplo: en ArgOS, cada Agente se considera una Entidad, y puede registrar diferentes componentes, como:
Componente del Agente: Almacena el nombre del Agente, el nombre del modelo y otra información básica.
Componente de Percepción: Almacena los datos del mundo exterior percibidos
Componente de Memoria: datos de memoria del Agente de Entidad almacenados
Componente de Acción: almacenar los datos de la Acción a ejecutar
Proceso de operación del sistema
El flujo de ejecución del sistema real no es una llamada secuencial tradicional, sino que cada sistema funciona de manera independiente, ejecutándose una vez en un ciclo regular, por ejemplo:
El Sistema de Percepción se ejecuta cada 2 segundos, actualizando la percepción externa recibida.
El sistema de memoria se ejecuta cada 1 segundo, extrayendo datos del componente de percepción y cargándolos en el componente de memoria.
El sistema de planificación se ejecuta cada 1000 segundos, establece un plan razonable y actualiza el componente del plan.
El sistema de acción se ejecuta cada 2 segundos, respondiendo a la información externa de manera oportuna.
II. Arquitectura del sistema ArgOS
ArgOS ha diseñado varios Componentes y Sistemas para lograr un pensamiento profundo del Agente y la ejecución de tareas complejas.
ArgOS divide el Sistema en tres niveles de conciencia:
Frecuencia de actualización alta ( como cada 10 segundos )
Más cerca de un nivel de "tiempo real" o "consciente"
SUBCONSCIOUS( sistema
GoalPlanningSystem, PlanningSystem
Frecuencia de actualización baja ) como cada 25 segundos (
Procesar la lógica de "pensamiento", como la revisión/períodos de generación de objetivos y planes
Inconsciente)UNCONSCIOUS(sistema
Actualmente no habilitado
La frecuencia de actualización es más lenta ) como más de 50 segundos (
Las relaciones entre los sistemas en ArgOS son complejas e incluyen principalmente:
PerceptionSystem: recolectar "estímulos" externos y actualizar el componente de Percepción del Agente.
ExperienceSystem: Convierte los estímulos recogidos en experiencias más abstractas.
ThinkingSystem: El sistema de "pensamiento" del agente.
ActionSystem: Ejecutar las acciones del Agente.
GoalPlanningSystem: evaluar el progreso de los objetivos, verificar cambios significativos.
PlanningSystem: Ejecutar planes para la generación o actualización de objetivos.
RoomSystem: Manejar actualizaciones relacionadas con la habitación.
CleanupSystem: Eliminar las entidades marcadas como Cleanup.
![Descomponer Project89: un diseño de marco modular y de alto rendimiento para el próximo agente de IA])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69e16ae3b5af8c39e1fc522358584cef.webp(
Tres, Análisis de la arquitectura general de ArgOS
) 1. Arquitectura central en capas
ArgOS utiliza un diseño de arquitectura en múltiples capas, que incluye la capa de sistema, la capa de gestión, la capa de componentes, entre otras.
![Deconstrucción del Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación, modular y de alto rendimiento]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-59f1984837d6636d7efc378c731a01eb.webp(
) 2. Componente ###Component( categoría
Los componentes en ECS se pueden dividir en las siguientes categorías:
Clase de identidad principal: Agent, PlayerProfile, etc.
Clase de comportamiento y estado: Acción, Objetivo, Plan, etc.
Percepción y Memoria: Perception, Memory, etc.
Clase de entorno y espacio: Room, OccupiesRoom, etc.
Apariencia e interacción: Appearance, UIState, etc.
Asistencia o mantenimiento: Cleanup, DebugInfo, etc.
![Descomponiendo Project89: un diseño de marco de agentes de IA modular y de alto rendimiento de próxima generación])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c37bd7442c3743f80a4fd9ba8afc123b.webp(
) 3. Arquitectura del sistema
El texto anterior ya se ha explicado en detalle.
4. Estructura del Gerente
Además de Component y System, también se necesita un administrador de recursos, como acceso a la base de datos, manejo de conflictos de actualización de estado, etc.
Los principales gerentes incluyen:
EventBus: publicación y suscripción de eventos
RoomManager: gestionar habitaciones, diseños y ocupantes
StateManager: responsable de la sincronización entre ECS y la base de datos
ActionManager: gestión de registro y ejecución de acciones
PromptManager: ofrece plantillas de prompts LLM, etc.
SimulationRuntime actúa como el programador de todos los sistemas, iniciando o deteniendo los bucles de sistema en diferentes niveles.
![Deconstrucción de Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación, modular y de alto rendimiento]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-19636582e09b473536b17c2de0c61fbc.webp(
) 5. Interacción con la base de datos
ECS interactúa con la base de datos a través de PersistenceManager o StateManager:
Carga de inicio: cargar datos del componente de persistencia central desde la base de datos, crear entidades correspondientes e inicializar los campos del componente.
ECS en tiempo de ejecución: el sistema ejecuta la lógica en cada cuadro o turno, almacenando datos clave a través de StateManager cuando es necesario.
Persistencia programada o basada en eventos: Llamar a PersistenceManager para almacenar datos en momentos clave o de forma programada.
Salir o guardar el punto de interrupción: al cerrar, se escriben en la base de datos todos los datos no escritos a través de StateManager.saveAll###(.
![Descomposición del Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación modular y de alto rendimiento])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b0180b99743a98bafb2b2d066900d65c.webp(
Cuarto, Puntos de Innovación de la Arquitectura
Aspectos destacados de la arquitectura ArgOS:
Cada sistema funciona de manera independiente, sin relación de llamadas mutuas, logrando el desacoplamiento de funciones.
Configuración flexible: al registrar diferentes Componentes y Sistemas, se pueden lograr fácilmente diferentes capacidades del Agente.
Fácil de expandir: nuevas funciones se pueden cargar fácilmente, sin afectar a otros sistemas.
Alto rendimiento: La arquitectura ECS es más adecuada para la concurrencia y puede tener ventajas en escenarios complejos de DeepAI.
Capas del sistema: dividir el sistema en consciente, subconsciente e inconsciente, simulando un diseño innovador de las capacidades humanas.
En general, Project89 proporciona un marco extremadamente modular y de alto rendimiento, que promete ofrecer nuevas opciones de arquitectura para los equipos de juegos y el equipo de DeepAI.
![Descomposición del Project89: un diseño de marco de agente de IA de próxima generación modular y de alto rendimiento])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-6a3ba796aae66b8a9f977ec99b5bb1c8.webp(
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BearMarketGardener
· hace11h
Incluso los agentes tienen que ser modularizados, tsk tsk.
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MevTears
· hace19h
Parece que todos están especulando con ECS, incluso dentro de los juegos.
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tx_pending_forever
· 08-04 04:17
¿Cuándo se popularizará el marco ECS otra vez?
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SchrodingerWallet
· 08-04 04:07
Es tanto Unity como Star Citizen, aconsejo la separación y no la reconciliación.
Project89: Análisis del diseño del marco modular de agentes de IA de alto rendimiento de próxima generación
Análisis de Project89: Diseño del marco modular de agentes de IA de alto rendimiento de próxima generación
Project89 ha adoptado una nueva forma de diseñar el marco de agentes, que es un marco de agentes de alto rendimiento para el desarrollo de juegos, más modular y con mejor rendimiento en comparación con los marcos de agentes populares actuales.
Este artículo presentará en detalle el marco de agentes de alto rendimiento en Project89.
I. ¿Por qué elegir la arquitectura ECS para diseñar el marco de Agentes?
Desde la perspectiva de las aplicaciones en el ámbito de los juegos, los juegos que actualmente utilizan la arquitectura ECS incluyen:
Introducción a ECS
ECS(Entity-Component-System) es un patrón arquitectónico comúnmente utilizado en el desarrollo de videojuegos y sistemas de simulación. Separa completamente los datos de la lógica para gestionar de manera eficiente diversas entidades y su comportamiento en escenas de gran escala y escalabilidad.
Entity( entidad): solo es un ID, no contiene ningún dato o lógica. Se pueden montar diferentes componentes según sea necesario para otorgar propiedades o capacidades.
Component( componente): se utiliza para almacenar datos o estados específicos de la entidad.
Sistema(系统): Responsable de ejecutar la lógica relacionada con ciertos componentes.
Tomando la acción de un Agente como ejemplo: en ArgOS, cada Agente se considera una Entidad, y puede registrar diferentes componentes, como:
Proceso de operación del sistema
El flujo de ejecución del sistema real no es una llamada secuencial tradicional, sino que cada sistema funciona de manera independiente, ejecutándose una vez en un ciclo regular, por ejemplo:
II. Arquitectura del sistema ArgOS
ArgOS ha diseñado varios Componentes y Sistemas para lograr un pensamiento profundo del Agente y la ejecución de tareas complejas.
ArgOS divide el Sistema en tres niveles de conciencia:
Consciente(CONSCIOUS)sistema
SUBCONSCIOUS( sistema
Inconsciente)UNCONSCIOUS(sistema
Las relaciones entre los sistemas en ArgOS son complejas e incluyen principalmente:
PerceptionSystem: recolectar "estímulos" externos y actualizar el componente de Percepción del Agente.
ExperienceSystem: Convierte los estímulos recogidos en experiencias más abstractas.
ThinkingSystem: El sistema de "pensamiento" del agente.
ActionSystem: Ejecutar las acciones del Agente.
GoalPlanningSystem: evaluar el progreso de los objetivos, verificar cambios significativos.
PlanningSystem: Ejecutar planes para la generación o actualización de objetivos.
RoomSystem: Manejar actualizaciones relacionadas con la habitación.
CleanupSystem: Eliminar las entidades marcadas como Cleanup.
![Descomponer Project89: un diseño de marco modular y de alto rendimiento para el próximo agente de IA])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69e16ae3b5af8c39e1fc522358584cef.webp(
Tres, Análisis de la arquitectura general de ArgOS
) 1. Arquitectura central en capas
ArgOS utiliza un diseño de arquitectura en múltiples capas, que incluye la capa de sistema, la capa de gestión, la capa de componentes, entre otras.
![Deconstrucción del Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación, modular y de alto rendimiento]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-59f1984837d6636d7efc378c731a01eb.webp(
) 2. Componente ###Component( categoría
Los componentes en ECS se pueden dividir en las siguientes categorías:
![Descomponiendo Project89: un diseño de marco de agentes de IA modular y de alto rendimiento de próxima generación])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c37bd7442c3743f80a4fd9ba8afc123b.webp(
) 3. Arquitectura del sistema
El texto anterior ya se ha explicado en detalle.
4. Estructura del Gerente
Además de Component y System, también se necesita un administrador de recursos, como acceso a la base de datos, manejo de conflictos de actualización de estado, etc.
Los principales gerentes incluyen:
SimulationRuntime actúa como el programador de todos los sistemas, iniciando o deteniendo los bucles de sistema en diferentes niveles.
![Deconstrucción de Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación, modular y de alto rendimiento]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-19636582e09b473536b17c2de0c61fbc.webp(
) 5. Interacción con la base de datos
ECS interactúa con la base de datos a través de PersistenceManager o StateManager:
Carga de inicio: cargar datos del componente de persistencia central desde la base de datos, crear entidades correspondientes e inicializar los campos del componente.
ECS en tiempo de ejecución: el sistema ejecuta la lógica en cada cuadro o turno, almacenando datos clave a través de StateManager cuando es necesario.
Persistencia programada o basada en eventos: Llamar a PersistenceManager para almacenar datos en momentos clave o de forma programada.
Salir o guardar el punto de interrupción: al cerrar, se escriben en la base de datos todos los datos no escritos a través de StateManager.saveAll###(.
![Descomposición del Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación modular y de alto rendimiento])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b0180b99743a98bafb2b2d066900d65c.webp(
Cuarto, Puntos de Innovación de la Arquitectura
Aspectos destacados de la arquitectura ArgOS:
Cada sistema funciona de manera independiente, sin relación de llamadas mutuas, logrando el desacoplamiento de funciones.
Configuración flexible: al registrar diferentes Componentes y Sistemas, se pueden lograr fácilmente diferentes capacidades del Agente.
Fácil de expandir: nuevas funciones se pueden cargar fácilmente, sin afectar a otros sistemas.
Alto rendimiento: La arquitectura ECS es más adecuada para la concurrencia y puede tener ventajas en escenarios complejos de DeepAI.
Capas del sistema: dividir el sistema en consciente, subconsciente e inconsciente, simulando un diseño innovador de las capacidades humanas.
En general, Project89 proporciona un marco extremadamente modular y de alto rendimiento, que promete ofrecer nuevas opciones de arquitectura para los equipos de juegos y el equipo de DeepAI.
![Descomposición del Project89: un diseño de marco de agente de IA de próxima generación modular y de alto rendimiento])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-6a3ba796aae66b8a9f977ec99b5bb1c8.webp(