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GenerativeAgentsCN

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Generative Agents (生成エージェント) の詳細中国語版

Stanford AI Town は、2023 年 8 月にスタンフォード大学と Google によってオープンソース化されました。これは、実際の人間の生活をシミュレートする 25 のエージェントで構成される仮想世界です。

25 人のエージェントは完全に ChatGPT によって動かされており、独立してパーティーを組織したり、会議に出席したり、バレンタインデーに向けたさまざまなアクティビティを計画したりできます。彼らは人間と同様の生活パターンや行動習慣を示すことができます。

Generative Agent の元のコードはエンジニアリングの程度が低いため、その機能を継続的に維持または拡張することが困難です。さらに、1 年以上経過した現在、中国の LLM の機能はすでにそのようなタスクに適しています。したがって、私たちは元のプロジェクトを再構築して徹底的にローカライズし、その後の実験やさらなるゲームプレイを試すために維持しやすい基本バージョンを中国のユーザーに提供することを目指しました。

Winderland プロジェクトは元の Generative Agents プロジェクトを再構築したもので、構造が良く、コードの品質もオリジナルのバージョンよりもはるかに優れています。

主な仕事：

すべてのプロンプトを書き換え、エージェントの「母国語」を中国語に切り替えて、Qwen-2.5 や GLM-4 などの中国語モデルとのドッキングを容易にします。
中国語の特性と Qwen2.5-7b/14b モデルの機能に基づいて、中国語のプロンプトとエージェント間の対話の開始および終了ロジックを最適化します。
すべてのプロンプトは、後のメンテナンスを容易にするためにテンプレート化されています。
オリジナルバージョンの軽微な問題を修正しました (たとえば、オリジナルバージョンのwonderland のエージェントが眠りに落ちた後に目覚めなくなりました)。
ローカル Ollama API のサポートを追加し、LlamaIndex 埋め込みを Ollama に接続して、完全なローカル展開を実現し、実験コストを削減します。 Ollama のインストールと構成については、 ollama.md を参照してください。
「ブレークポイントリカバリ」などの機能を追加。
再生インターフェイスは、元の Generative Agents フロントエンドコードに基づいて簡素化されており、エージェントアクティビティのタイムラインと対話コンテンツは Markdown ドキュメントに保存されます。

再生画面：

スナップショット

注: マップ名とキャラクター名も中国語に同期され、中国語と英語のコンテキストが混在する場合に LLM が英語のコンテキストに切り替わらないようにします。

1. 準備

1.1 コードを取得します。

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

1.2 大規模言語モデル (LLM) の構成

構成ファイルgenerative_agents/data/config.jsonを変更します。

Ollama はローカル量子化モデルをロードするためにデフォルトで使用され、OpenAI 互換の API を提供します。まず定量モデル (ollama.md を参照) を取得し、 base_urlとmodelが Ollama の構成と一致していることを確認する必要があります。
他のメーカーの API を呼び出したい場合は、API ドキュメントに従ってapi_keysに対応するキーを入力し、 base_urlとmodel変更する必要があります。

1.3 Python の依存関係をインストールする

最初に anaconda3 を使用して仮想環境を作成し、アクティブ化することをお勧めします。

 conda create -n generative_agents_cn python=3.11
conda activate generative_agents_cn

依存関係をインストールします。

 pip install -r requirements.txt

2. 仮想の街を運営する

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

パラメータの説明:

name - 仮想都市を開始するたびに、後で再生するために一意の名前を設定する必要があります。
start - 仮想都市の開始時刻。
resume - 実行が終了するか予期せず中断された後、最後の「ブレークポイント」から仮想都市の実行を続行します。
step - 実行を停止するまでの反復ステップの数。
stride - 仮想都市の各反復に対応する時間 (分)。 --stride 10が設定されている場合、反復プロセス中の仮想都市の時間変化は 9:00、9:10、9:20... になります。

3. 再生

3.1 再生データの生成

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

操作が完了すると、 results/compressed/<simulation-name>ディレクトリに再生データファイルmovement.json生成されます。同時に各エージェントの状態や対話内容をタイムラインで表示するsimulation.mdが生成されます。

3.2 再生サービスの開始

 python replay.py

ブラウザでリプレイページ（アドレス： http://127.0.0.1:5000/?name=<simulation-name> ）を開くと、仮想街の住民のさまざまな時間帯の活動を確認できます。

矢印キーで画面を移動できます

パラメータの説明

name - 仮想タウンの起動時に設定した名前。
step - 再生の開始ステップ番号。0 は最初のフレームから再生を開始することを意味し、デフォルト値は 0 です。
speed - 再生速度 (0 ～ 5)、0 が最も遅く、5 が最も速く、デフォルト値は 2 です。
zoom - 画面のズーム率、デフォルト値は 0.8 です。

exampleという名前のリプレイデータ (qwen2.5:32b-instruct-q4_K_M によって生成) がリリースバージョンに組み込まれています。より高速で最初から再生を開始し、画面のズーム率が 0.6 の場合、対応する URL は次のとおりです: http://127.0.0.1:5000/?name=example&step=0&speed=2&zoom=0.6

また、simulation.md を直接開いて、 example内のすべてのキャラクターのアクティビティとダイアログ情報を表示することもできます。