GenerativeAgentsCN

จีนตัวย่อ |. อังกฤษ

เจเนอเรทีฟเอเจนต์ (Generative Agents) ฉบับภาษาจีนเชิงลึก

Stanford AI Town เปิดแหล่งที่มาโดยมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดและ Google ในเดือนสิงหาคม 2023 เป็นโลกเสมือนจริงที่ประกอบด้วยตัวแทน 25 คนที่จำลองชีวิตมนุษย์จริง

ตัวแทน 25 รายขับเคลื่อนโดย ChatGPT อย่างสมบูรณ์ และสามารถจัดงานปาร์ตี้ เข้าร่วมการประชุม และวางแผนกิจกรรมต่างๆ สำหรับวันวาเลนไทน์ได้อย่างอิสระ พวกเขาสามารถแสดงรูปแบบชีวิตและพฤติกรรมที่คล้ายกับมนุษย์ได้

โค้ดดั้งเดิมของ Generative Agent มีระดับวิศวกรรมต่ำ ทำให้ยากต่อการรักษาหรือขยายฟังก์ชันอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ หลังจากผ่านไปนานกว่าหนึ่งปี ความสามารถของ LLM จีนก็มีคุณสมบัติเพียงพอสำหรับงานดังกล่าวแล้ว ดังนั้นเราจึงสร้างใหม่และแปลโปรเจ็กต์ดั้งเดิมในเชิงลึกโดยมีเป้าหมายเพื่อให้ผู้ใช้ชาวจีนมีเวอร์ชันพื้นฐานที่ง่ายต่อการบำรุงรักษาสำหรับการทดลองครั้งต่อไปหรือลองเล่นเกมเพิ่มเติม

โปรเจ็กต์ Wounderland เป็นเวอร์ชันที่สร้างขึ้นใหม่จากโปรเจ็กต์ Generative Agents ดั้งเดิม มีโครงสร้างที่ดีและคุณภาพของโค้ดดีกว่าเวอร์ชันดั้งเดิมมาก ดังนั้น โปรเจ็กต์นี้จึงได้รับการพัฒนาจาก Wounderland

งานหลัก:

• เขียนข้อความแจ้งทั้งหมดใหม่และเปลี่ยน "ภาษาพื้นเมือง" ของตัวแทนเป็นภาษาจีน เพื่ออำนวยความสะดวกในการเชื่อมต่อกับโมเดลภาษาจีน เช่น Qwen-2.5 หรือ GLM-4
• ขึ้นอยู่กับคุณลักษณะของภาษาจีนและความสามารถของรุ่น Qwen2.5-7b/14b ให้ปรับข้อความแจ้งเตือนภาษาจีนและตรรกะเริ่มต้นและสิ้นสุดของการสนทนาระหว่างตัวแทนให้เหมาะสม
• ข้อความแจ้งทั้งหมดได้รับการจัดทำขึ้นเพื่ออำนวยความสะดวกในการบำรุงรักษาในภายหลัง
• แก้ไขปัญหาเล็กน้อยในเวอร์ชั่นดั้งเดิม (เช่น เจ้าหน้าที่ในเวอร์ชั่นดั้งเดิมของ Wounderland จะไม่ตื่นอีกต่อไปหลังจากหลับไปแล้ว)
• เพิ่มการรองรับ Ollama API ภายใน และยังเชื่อมต่อ LlamaIndex ที่ฝังไว้กับ Ollama เพื่อให้เกิดการปรับใช้ภายในเครื่องโดยสมบูรณ์และลดต้นทุนการทดลอง สำหรับการติดตั้งและการกำหนดค่า Ollama โปรดดูที่ ollama.md ;
• เพิ่มคุณสมบัติเช่น "การกู้คืนเบรกพอยต์";
• อินเทอร์เฟซการเล่นจะง่ายขึ้นตามโค้ดส่วนหน้าของ Generative Agents ดั้งเดิม และไทม์ไลน์ของกิจกรรมของตัวแทนและเนื้อหาบทสนทนาจะถูกบันทึกลงในเอกสาร Markdown

หน้าจอการเล่น:

หมายเหตุ: ชื่อแผนที่และตัวละครจะซิงโครไนซ์เป็นภาษาจีนด้วย เพื่อป้องกันไม่ให้ LLM สลับไปใช้บริบทภาษาอังกฤษ เมื่อเผชิญกับบริบทภาษาจีนและภาษาอังกฤษแบบผสม

1. การเตรียมการ

1.1 รับรหัส:

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

1.2 กำหนดค่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

แก้ไขไฟล์คอนฟิกูเรชัน generative_agents/data/config.json :

1. Ollama ถูกใช้เป็นค่าเริ่มต้นเพื่อโหลดโมเดลเชิงปริมาณในเครื่องและจัดเตรียม API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI คุณต้องดึงโมเดลเชิงปริมาณก่อน (อ้างอิงถึง ollama.md) และตรวจสอบให้แน่ใจว่า base_url และ model สอดคล้องกับการกำหนดค่าใน Ollama
2. หากคุณต้องการเรียก API ของผู้ผลิตรายอื่น คุณจะต้องกรอกคีย์ที่เกี่ยวข้องใน api_keys และแก้ไข base_url และ model ตามเอกสาร API

1.3 ติดตั้งการพึ่งพาหลาม

ขอแนะนำให้ใช้ anaconda3 เพื่อสร้างและเปิดใช้งานสภาพแวดล้อมเสมือนก่อน:

 conda create -n generative_agents_cn python=3.11
conda activate generative_agents_cn

ติดตั้งการพึ่งพา:

 pip install -r requirements.txt

2. บริหารเมืองเสมือนจริง

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

คำอธิบายพารามิเตอร์:

• name - ทุกครั้งที่คุณเริ่มเมืองเสมือนจริง คุณจะต้องตั้งชื่อที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการเล่นในภายหลัง
• start - เวลาเริ่มต้นของเมืองเสมือนจริง
• resume - หลังจากการวิ่งสิ้นสุดลงหรือถูกขัดจังหวะโดยไม่คาดคิด ให้ดำเนินการเมืองเสมือนต่อจาก "เบรกพอยต์" สุดท้าย
• step - จำนวนขั้นตอนการวนซ้ำหลังจากที่จะหยุดทำงาน
• stride - เวลา (นาที) ที่สอดคล้องกับการวนซ้ำแต่ละครั้งในเมืองเสมือนจริง หากตั้ง --stride 10 เวลาจะเปลี่ยนเมืองเสมือนในระหว่างกระบวนการวนซ้ำจะเป็น 9:00, 9:10, 9:20...

3. การเล่น

3.1 สร้างข้อมูลการเล่น

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

หลังจากการดำเนินการเสร็จสิ้น ไฟล์ข้อมูลการเล่น movement.json จะถูกสร้างขึ้นในไดเร็กทอรี results/compressed/<simulation-name> ในเวลาเดียวกัน simulation.md จะถูกสร้างขึ้นเพื่อนำเสนอสถานะและเนื้อหาบทสนทนาของตัวแทนแต่ละรายในไทม์ไลน์

3.2 เริ่มบริการการเล่น

 python replay.py

เปิดหน้าเล่นซ้ำผ่านเบราว์เซอร์ (ที่อยู่: http://127.0.0.1:5000/?name=<simulation-name> ) และคุณสามารถดูกิจกรรมของผู้อยู่อาศัยในเมืองเสมือนจริงในช่วงเวลาต่างๆ

คุณสามารถย้ายหน้าจอด้วยปุ่มลูกศร

คำอธิบายพารามิเตอร์

• name - ชื่อที่ตั้งไว้เมื่อเริ่มเมืองเสมือนจริง
• step - หมายเลขขั้นตอนเริ่มต้นของการเล่น 0 หมายถึงการเริ่มเล่นจากเฟรมแรก ค่าเริ่มต้นคือ 0
• speed - ความเร็วในการเล่น (0-5), 0 คือช้าที่สุด, 5 คือเร็วที่สุด และค่าเริ่มต้นคือ 2
• zoom - อัตราส่วนการซูมหน้าจอ ค่าเริ่มต้นคือ 0.8

ข้อมูลการเล่นซ้ำที่มีชื่อ example (สร้างโดย qwen2.5:32b-instruct-q4_K_M) ถูกสร้างขึ้นในเวอร์ชันวางจำหน่าย หากคุณต้องการเริ่มเล่นตั้งแต่ต้นด้วยความเร็วที่เร็วขึ้นและอัตราส่วนการซูมหน้าจอคือ 0.6 URL ที่เกี่ยวข้องคือ: http://127.0.0.1:5000/?name=example&step=0&speed=2&zoom=0.6

คุณยังสามารถเปิด Simulation.md ได้โดยตรงเพื่อดูกิจกรรมของตัวละครและข้อมูลบทสนทนาทั้งหมดใน example

3.3 ภาพหน้าจอการเล่น

เนื้อหาบทสนทนาในหน้าจอถูกสร้างขึ้นโดย qwen2.5:14b-instruct-q4_K_M

ทัศนียภาพของเมือง

สวน

คาเฟ่

ห้องเรียน

4. ข้อมูลอ้างอิง

4.1 กระดาษ

ตัวแทนกำเนิด: Simulacra แบบโต้ตอบของพฤติกรรมมนุษย์

4.2 รหัส

เจเนอเรชั่นเอเจนต์

บาดแผล