Project89: анализ дизайна следующей генерации высокопроизводительного модульного AI-агента

2025-08-04 03:47:45

Анализ Project89: Дизайн следующего поколения высокопроизводительного модульного AI Agent фрейма

Project89 использует совершенно новый подход к проектированию Agent-структуры, которая является высокопроизводительной Agent-структурой для разработки игр, более модульной и производительной по сравнению с текущими популярными Agent-структурами.

В данной статье будет подробно рассмотрена высокопроизводительная структура агентов в Project89.

1. Почему стоит выбирать архитектуру ECS для проектирования фреймворка Agent

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

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

Введение в ECS

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

Entity(: просто идентификатор, не содержащий никаких данных или логики. Можно подключать разные компоненты для наделения свойствами или возможностями по мере необходимости.
Component) компонент (: используется для хранения конкретных данных или состояния сущности.
Система（系统): отвечает за выполнение логики, связанной с некоторыми компонентами.

В качестве примера действия Agent: в ArgOS каждый Agent рассматривается как Entity, который может регистрировать различные компоненты, такие как:

Компонент агента: хранит основную информацию, такую как название агента, название модели и т.д.
Компонент восприятия: хранение воспринятых внешних данных
Компонент памяти: хранит данные памяти сущности агентства
Компонент действия: хранит данные Action, которые необходимо выполнить

![Деконструкция Project89: модульный, высокопроизводительный дизайн фреймворка следующего поколения AI Agent])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4cd7ca20f2967b9025411d9985f64831.webp(

) Процесс работы системы

Фактический процесс выполнения системы не является традиционным последовательным вызовом, а представляет собой независимую работу каждой системы, выполняющейся с заданной периодичностью, например:

Система восприятия выполняется каждые 2 секунды, обновляя полученные внешние восприятия.
Система памяти выполняется раз в секунду, извлекая данные из компонента восприятия и загружая их в компонент памяти.
Система планирования выполняется каждые 1000 секунд, разрабатывает разумный план и обновляет компонент плана.
Система действий выполняется каждые 2 секунды, реагируя на внешнюю информацию своевременно.

Два, архитектура системы ArgOS

ArgOS разработал множество компонентов и систем для реализации глубокого мышления агента и выполнения сложных задач.

ArgOS делит систему на три уровня сознания:

Осознание###CONSCIOUS(система
- Включает в себя RoomSystem, PerceptionSystem, ExperienceSystem, ThinkingSystem, ActionSystem и CleanupSystem
- Частота обновления высокая ), например, каждые 10 секунд (
- Более близко к обработке на уровне "реального времени" или "осознанности"
Подсознание)SUBCONSCIOUS(система
- ЦелевоеПланированиеСистема、ПланированиеСистема
- Низкая частота обновления ), например, каждые 25 секунд (
- Обработка логики "размышления", например, периодическая проверка/создание целей и планов
Бессознательный)UNCONSCIOUS(система
- В настоящее время не активировано
- Обновление происходит медленнее ), например, более 50 секунд (

В ArgOS сложные отношения между различными системами, которые в основном включают:

PerceptionSystem: Сбор внешних "стимулов", обновление компонента восприятия агента.
ExperienceSystem: Преобразует собранные Stimuli в более абстрактные "опыты".
ThinkingSystem: Система "мышления" самого агента.
ActionSystem: выполнение действий агента.
GoalPlanningSystem: Оценка прогресса достижения целей, проверка значительных изменений.
PlanningSystem: генерирует или обновляет план выполнения для целей.
RoomSystem: Обработка обновлений, связанных с комнатой.
CleanupSystem: Удаляет сущности, отмеченные как Cleanup.

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

Три, анализ общей архитектуры ArgOS

) 1. Ярусность основной архитектуры

ArgOS использует многослойную архитектуру, включая системный уровень, уровень управления, уровень компонентов и т.д.

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

) 2. Компонент ###Component( категория

Компоненты в ECS можно разделить на следующие категории:

Ядро идентификационного класса: Agent, PlayerProfile и др.
Классы поведения и состояния: Action, Goal, Plan и т.д.
Восприятие и память: Perception, Memory и др.
Классы окружения и пространства: Room, OccupiesRoom и т.д.
Внешний вид и взаимодействие: Appearance, UIState и т.д.
Вспомогательные или эксплуатационные классы: Cleanup, DebugInfo и т.д.

![Деконструкция Project89: модульный, высокопроизводительный фреймворк следующего поколения AI Agent])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c37bd7442c3743f80a4fd9ba8afc123b.webp(

) 3. Архитектура системы

В вышеупомянутом тексте уже подробно рассказано.

4. Архитектура менеджера

Помимо Component и System, также требуется менеджер ресурсов, например, доступ к базе данных, обработка конфликтов обновления состояния и т.д.

Основные менеджеры включают:

EventBus: публикация и подписка событий
RoomManager: управление комнатой, планировкой и занятыми
StateManager: отвечает за синхронизацию ECS и базы данных
ActionManager: Управление регистрацией и выполнением действий
PromptManager: предоставляет шаблоны LLM Prompt и другое

SimulationRuntime является диспетчером всех систем, запускающим или останавливающим циклы систем различного уровня.

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

) 5. Взаимодействие с базой данных

ECS взаимодействует с базой данных через PersistenceManager или StateManager:

Запуск загрузки: загрузка данных основных компонентов постоянства из базы данных, создание соответствующих сущностей и инициализация полей компонентов.
ECS-runtime: Система выполняет логику в каждом кадре или ходе и, при необходимости, сохраняет ключевые данные через StateManager.
Регулярная или событие-управляемая персистентность: вызывать PersistenceManager для сохранения данных в ключевых точках или по расписанию.
Выход или сохранение точки: при закрытии все несохраненные данные будут записаны в базу данных через StateManager.saveAll###(.

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

Четыре, точки инновации в архитектуре

Основные моменты архитектуры ArgOS:

Каждая система работает независимо, без взаимных вызовов, что позволяет реализовать декомпозицию функций.
Гибкая конфигурация: можно легко реализовать различные возможности агента, зарегистрировав разные компоненты и системы.
Легко расширяемый: новые функции могут быть легко загружены, не влияя на другие системы.
Высокая производительность: архитектура ECS более подходит для параллельной обработки и может иметь преимущества в сложных сценариях DeepAI.
Слои системы: разделение системы на сознательное, подсознательное и бессознательное, инновационный дизайн, имитирующий человеческие способности.

В целом, Project89 предлагает крайне модульную и высокопроизводительную структуру, которая, как ожидается, предоставит новые архитектурные варианты для игровых команд и команды DeepAI.

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

AGENT2.64%

Посмотреть Оригинал

На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .

18 Лайков