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Vereinfachtes Chinesisch |

Generative Agents (Generative Agents) ausführliche chinesische Version

Stanford AI Town wurde im August 2023 von der Stanford University und Google als Open Source bereitgestellt. Es handelt sich um eine virtuelle Welt bestehend aus 25 Agenten, die das reale menschliche Leben simuliert.

25 Agenten werden vollständig von ChatGPT gesteuert und können selbstständig Partys organisieren, an Besprechungen teilnehmen und verschiedene Aktivitäten für den Valentinstag planen. Sie können Lebensmuster und Verhaltensgewohnheiten aufweisen, die denen des Menschen ähneln.

Der ursprüngliche Code von Generative Agents weist einen geringen technischen Grad auf, was es schwierig macht, seine Funktionen kontinuierlich aufrechtzuerhalten oder zu erweitern. Darüber hinaus sind die Fähigkeiten des chinesischen LLM bereits nach mehr als einem Jahr für solche Aufgaben geeignet. Aus diesem Grund haben wir das ursprüngliche Projekt rekonstruiert und eingehend lokalisiert, mit dem Ziel, chinesischen Benutzern eine Basisversion zur Verfügung zu stellen, die für spätere Experimente oder das Ausprobieren weiterer Gameplays einfach zu warten ist.

Das Wunderland-Projekt ist eine rekonstruierte Version des ursprünglichen Generative Agents-Projekts. Es hat eine gute Struktur und die Codequalität ist viel besser als die Originalversion. Daher wurde dieses Projekt auf Basis von Wunderland entwickelt.

Hauptwerk:

Schreiben Sie alle Eingabeaufforderungen neu und stellen Sie die „Muttersprache“ des Agenten auf Chinesisch um, um das Andocken an chinesische Modelle wie Qwen-2.5 oder GLM-4 zu erleichtern;
Optimieren Sie basierend auf den Merkmalen des Chinesischen und den Fähigkeiten des Qwen2.5-7b/14b-Modells die chinesischen Eingabeaufforderungen und die Start- und Endlogik des Dialogs zwischen Agenten.
Alle Eingabeaufforderungen sind mit Vorlagen versehen, um die spätere Wartung zu erleichtern.
Kleinere Probleme in der Originalversion behoben (z. B. wacht der Agent in der Originalversion von Wonderland nach dem Einschlafen nicht mehr auf);
Fügen Sie Unterstützung für die lokale Ollama-API hinzu und verbinden Sie auch die LlamaIndex-Einbettung mit Ollama, um eine vollständige lokale Bereitstellung zu erreichen und die Versuchskosten zu senken. Informationen zur Installation und Konfiguration von Ollama finden Sie unter ollama.md .
Hinzugefügte Funktionen wie „Breakpoint Recovery“;
Die Wiedergabeschnittstelle wird basierend auf dem ursprünglichen Generative Agents-Frontend-Code vereinfacht und die Zeitleiste der Agentenaktivitäten und Dialoginhalte werden in Markdown-Dokumenten gespeichert.

Wiedergabebildschirm:

Schnappschuss

Hinweis: Die Karten- und Zeichennamen werden auch ins Chinesische synchronisiert, um zu verhindern, dass LLM bei gemischten chinesischen und englischen Kontexten zum englischen Kontext wechselt.

1. Vorbereitung

1.1 Holen Sie sich den Code:

 git clone https://github.com/x-glacier/GenerativeAgentsCN.git
cd GenerativeAgentsCN

1.2 Konfigurieren Sie ein großes Sprachmodell (LLM)

Ändern Sie die Konfigurationsdatei generative_agents/data/config.json :

Ollama wird standardmäßig zum Laden lokaler Quantisierungsmodelle verwendet und stellt OpenAI-kompatible APIs bereit. Sie müssen zuerst das quantitative Modell abrufen (siehe ollama.md) und sicherstellen, dass base_url und model mit der Konfiguration in Ollama übereinstimmen.
Wenn Sie APIs anderer Hersteller aufrufen möchten, müssen Sie den entsprechenden Schlüssel in api_keys eingeben und base_url und model gemäß der API-Dokumentation ändern.

1.3 Installieren Sie Python-Abhängigkeiten

Es wird empfohlen, zunächst Anaconda3 zu verwenden, um die virtuelle Umgebung zu erstellen und zu aktivieren:

 conda create -n generative_agents_cn python=3.11
conda activate generative_agents_cn

Abhängigkeiten installieren:

 pip install -r requirements.txt

2. Leiten Sie eine virtuelle Stadt

 cd generative_agents
python start.py --name sim-test --start "20240213-09:30" --step 10 --stride 10

Parameterbeschreibung:

name – Jedes Mal, wenn Sie die virtuelle Stadt starten, müssen Sie einen eindeutigen Namen für die spätere Wiedergabe festlegen.
start – die Startzeit der virtuellen Stadt.
resume – Nachdem der Lauf endet oder unerwartet unterbrochen wird, wird die virtuelle Stadt vom letzten „Haltepunkt“ aus weitergeführt.
step – die Anzahl der Iterationsschritte, nach denen die Ausführung beendet werden soll.
stride – die Zeit (Minuten), die jeder Iteration in der virtuellen Stadt entspricht. Wenn --stride 10 festgelegt ist, betragen die Zeitänderungen der virtuellen Stadt während des Iterationsprozesses 9:00, 9:10, 9:20 ...

3. Wiedergabe

3.1 Wiedergabedaten generieren

 python compress.py --name <simulation-name>

Nach Abschluss des Vorgangs wird die Wiedergabedatendatei movement.json im Verzeichnis results/compressed/<simulation-name> generiert. Gleichzeitig wird simulation.md generiert, um den Status und Dialoginhalt jedes Agenten in einer Zeitleiste darzustellen.

3.2 Wiedergabedienst starten

 python replay.py

Öffnen Sie die Wiedergabeseite über den Browser (Adresse: http://127.0.0.1:5000/?name=<simulation-name> ), und Sie können die Aktivitäten der Bewohner in der virtuellen Stadt in verschiedenen Zeiträumen sehen.

Sie können den Bildschirm mit den Pfeiltasten verschieben

Parameterbeschreibung

name – der Name, der beim Starten der virtuellen Stadt festgelegt wurde.
step – die Startschrittnummer der Wiedergabe. 0 bedeutet, dass die Wiedergabe ab dem ersten Bild beginnt. Der Standardwert ist 0.
speed – Wiedergabegeschwindigkeit (0–5), 0 ist die langsamste, 5 die schnellste und der Standardwert ist 2.
zoom – das Zoomverhältnis des Bildschirms, der Standardwert ist 0,8.

Wiedergabedaten mit dem Namen example (generiert von qwen2.5:32b-instruct-q4_K_M) sind in die Release-Version integriert. Wenn Sie die Wiedergabe schneller von Anfang an starten möchten und das Bildschirmzoomverhältnis 0,6 beträgt, lautet die entsprechende URL: http://127.0.0.1:5000/?name=example&step=0&speed=2&zoom=0.6

Sie können simulation.md auch direkt öffnen, um alle Charakteraktivitäten und Dialoginformationen im example anzuzeigen.