Análisis de Project89: un diseño de marco de agente de IA de nueva generación modular y de alto rendimiento
Project89 ha propuesto una forma completamente nueva de diseñar un 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 utilizados actualmente.
Este artículo presentará en detalle el marco de Agentes de alto rendimiento en Project89.
I. ¿Por qué usar ECS para diseñar el marco de Agent?
ECS(Entity-Component-System) es un patrón de arquitectura comúnmente utilizado en el desarrollo de juegos y sistemas de simulación. Separa completamente los datos de la lógica para gestionar de manera eficiente una variedad de entidades y sus comportamientos en escenarios masivos y escalables.
Entity( entidad): es solo un ID( número o cadena), que no contiene ningún dato o lógica. Se pueden montar diferentes componentes según sea necesario para otorgarle diversas propiedades o capacidades.
Componente(: utilizado para almacenar datos o estados específicos de la entidad.
Sistema（系统): responsable de ejecutar la lógica relacionada con ciertos componentes.
Para entender este sistema con un ejemplo concreto de la acción de un Agente: en ArgOS, cada Agente se considera una Entidad, que puede registrar diferentes componentes, por ejemplo:
Componente del Agente: almacena principalmente información básica como el nombre del Agente, el nombre del modelo, etc.
Componente de percepción: se utiliza principalmente para almacenar datos externos percibidos.
Componente de Memoria: principal utilizado para almacenar los datos de Memoria de la Entidad Agente, similar a las cosas que se han hecho, etc.
Componente de Acción: almacena principalmente los datos de Acción que se deben ejecutar
Flujo de trabajo del sistema:
Percibir que hay un arma frente a uno, invocar la función de ejecución del Sistema de Percepción para actualizar los datos en el Componente de Percepción de esta Entidad Agente.
Luego activa el Sistema de Memoria, al mismo tiempo llama al Componente de Percepción y al Componente de Memoria, y persiste los datos percibidos en la base de datos a través de Memory.
A continuación, el Sistema de Acción vuelve a llamar al Componente de Memoria y al Componente de Acción, obteniendo información sobre el entorno circundante de la memoria, y luego finalmente ejecuta la acción correspondiente.
Obtener una entidad de agente actualizada donde se actualizan los datos de cada componente.
Por lo tanto, se puede ver que el Sistema es principalmente responsable de definir qué Componentes deben ejecutarse con la lógica de procesamiento correspondiente.
En project89, un mundo lleno de todo tipo de Agentes, algunos Agentes además de sus habilidades básicas tienen la capacidad de planificar.
![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-4cd7ca20f2967b9025411d9985f64831.webp(
Dos, Arquitectura del Sistema ArgOS
En ArgOS, se han diseñado muchos Componentes y múltiples Sistemas para que el Agente pueda llevar a cabo pensamientos más profundos y ejecutar tareas más complejas.
ArgOS divide el Sistema en "tres niveles" ) Nivel de Conciencia (:
La frecuencia de actualización suele ser alta), como cada 10 segundos(
Un procesamiento más cercano a los niveles de "tiempo real" o "conciencia manifiesta", como la percepción del entorno, el pensamiento en tiempo real, la ejecución de acciones, etc.
subconsciente)SISTEMA
GoalPlanningSystem, PlanningSystem
La frecuencia de actualización es relativamente baja (, como cada 25 segundos )
Procesar la lógica de "pensamiento", como la revisión/períodos de generación de objetivos y planes
3( inconsciente)UNCONSCIOUS)sistema
Actualmente no está habilitado
La frecuencia de actualización es más lenta ( como más de 50 segundos )
La relación entre los diferentes sistemas en ArgOS es extremadamente compleja e incluye principalmente:
PerceptionSystem: Se encarga de recolectar "estímulos" (stimuli) del exterior o de otras entidades, y actualizarlos en el componente de Perception del agente (Agent).
ExperienceSystem: convierte los estímulos recopilados por el PerceptionSystem en experiencias más abstractas "experiencia" (Experience).
ThinkingSystem: El sistema de "pensamiento" del propio agente. Extrae el estado actual de componentes como Memory, Perception, etc., genera thought(...) y produce "resultados de pensamiento" mediante LLM/lógica de reglas: ThoughtResult(.
ActionSystem: Si Action.pendingAction de un Agent no está vacío, se ejecuta realmente la acción a través de runtime.getActionManager)(.executeAction)...(.
GoalPlanningSystem: Evaluar periódicamente el progreso de los objetivos en la lista Goal.current), o verificar si ha habido cambios significativos en la memoria externa/propia.
PlanningSystem: Generar o actualizar el Plan( para "Objetivo existente")Goal.current[eid]( para la ejecución.
RoomSystem: Manejar actualizaciones relacionadas con la habitación [eid]Room).
CleanupSystem: Busca y elimina periódicamente las entidades marcadas con el componente Cleanup.
A través de la conexión de estos sistemas, el Agente AI ha logrado:
Percepción de cambios en el entorno ( → Registrar o transformar en experiencias internas ) → Reflexionar y tomar decisiones ( → Llevar a cabo acciones ) → Ajustar dinámicamente metas y planes ( → Sincronizar el entorno ) → Recuperar oportunamente entidades innecesarias (
![Deconstruyendo Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación, modular y de alto rendimiento])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69e16ae3b5af8c39e1fc522358584cef.webp(
Tres, Análisis de la arquitectura general de ArgOS
) 1. Arquitectura central por capas
La arquitectura central de ArgOS incluye niveles como Entidad, Componente, Sistema, Administrador, entre otros.
( 2. Componente )Component( clasificación
En ECS, cada entidad )Entity( puede tener varios componentes )Component(. Según la naturaleza y el ciclo de vida en el sistema, los componentes se pueden clasificar aproximadamente en las siguientes categorías:
Componentes de Nivel de Identidad)
Componentes de Comportamiento & Estado ###
Componentes de Percepción y Memoria(
Clases de medio ambiente y espacio
Apariencia e Interacción
Clases de soporte o mantenimiento
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( 3. Arquitectura del sistema
Se ha detallado anteriormente.
![Deconstrucción de Project89: un diseño de marco modular y de alto rendimiento para el siguiente agente de IA])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-19636582e09b473536b17c2de0c61fbc.webp(
) 4. Estructura del Gerente
Además de Componentes y Sistemas, también se necesita un gestor de recursos, como por ejemplo, cómo acceder a la base de datos, cómo manejar los conflictos cuando hay actualizaciones de estado, etc. Principalmente incluye:
EventBus
RoomManager
StateManager
EventManager
ActionManager
PromptManager, etc.
Estos Managers proporcionan funciones a nivel de sistema, casi no "impulsan" lógicamente de forma proactiva, sino que son invocados por Systems o Runtime.
SimulationRuntime es el "programador" de todos los Systems, iniciando o deteniendo los bucles del sistema en diferentes niveles; también crea Managers durante la fase de construcción y los pasa a cada System para su uso.
( 5. Cómo interactuar con la base de datos
En ECS, los Systems son el lugar donde se ejecuta la lógica real, y las lecturas y escrituras de la base de datos se pueden realizar a través de un "gestor de persistencia )PersistenceManager / DatabaseManager(" o un "gestor de estados )StateManager(". El flujo general es el siguiente:
Al iniciar o cargar )Carga Inicial(
Bucle de actualización del sistema de tiempo de ejecución ECS)
Persistencia periódica o impulsada por eventos###Periodic or Event-Driven(
Salida o guardado de punto de interrupción ) Guardado manual o de apagado ###
Cuarta, Puntos de Innovación en la Arquitectura
Cada sistema funciona de manera independiente, sin tener relación de llamada con otros sistemas. A través de la arquitectura ECS, se compone la estructura general en varios sistemas no relacionados entre sí, cada sistema puede funcionar de forma independiente y no tendrá relación de acoplamiento con otros sistemas.
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Se pueden lograr diferentes habilidades de un Agente fácilmente reduciendo el registro de Componentes y reduciendo el registro de Sistemas al definir la Entidad.
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La adición de nuevas funciones durante el proceso de desarrollo no afectará a otros sistemas, y se pueden agregar nuevas funciones fácilmente.
El rendimiento de la arquitectura ECS es más fuerte que la arquitectura orientada a objetos tradicional, siendo más adecuada para la concurrencia. En escenarios complejos de Defai, puede tener ventajas, especialmente en situaciones donde los agentes realizan operaciones de trading cuantitativo.
Dividir el System en consciente, inconsciente y subconsciente para distinguir los diferentes tipos de System y determinar con qué frecuencia debe ejecutarse es un diseño extremadamente ingenioso.
En general, es un marco extremadamente modular y de alto rendimiento, al mismo tiempo que tiene una alta calidad de código y contiene una buena documentación de diseño. Espero que más equipos de juegos o equipos de Defai descubran este marco y ofrezcan a todos una nueva opción de arquitectura potencial.
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PumpingCroissant
· 07-18 00:50
¿Tan buen rendimiento? No puedo creerlo.
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CommunityJanitor
· 07-17 23:47
alcista ah 89 reescribió completamente la lógica de la IA del juego
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tx_pending_forever
· 07-17 18:57
Después de tantos años en el mundo Cripto, ¿se puede jugar con esto?
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DeadTrades_Walking
· 07-15 01:11
Jugar videojuegos es la única manera de entender lo alcista que es esto~
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Web3ProductManager
· 07-15 01:09
hmm interesante viaje del usuario para agentes de juego, para ser honesto... pero muéstrame primero las proyecciones de DAU
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PermabullPete
· 07-15 00:53
¡La inteligencia artificial de los juegos finalmente está haciendo cosas!
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TokenCreatorOP
· 07-15 00:52
¿Hay algún valor específico para la mejora del rendimiento?
Project89: un marco de Agentes AI modular de alto rendimiento orientado al desarrollo de juegos
Análisis de Project89: un diseño de marco de agente de IA de nueva generación modular y de alto rendimiento
Project89 ha propuesto una forma completamente nueva de diseñar un 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 utilizados actualmente.
Este artículo presentará en detalle el marco de Agentes de alto rendimiento en Project89.
I. ¿Por qué usar ECS para diseñar el marco de Agent?
ECS(Entity-Component-System) es un patrón de arquitectura comúnmente utilizado en el desarrollo de juegos y sistemas de simulación. Separa completamente los datos de la lógica para gestionar de manera eficiente una variedad de entidades y sus comportamientos en escenarios masivos y escalables.
Entity( entidad): es solo un ID( número o cadena), que no contiene ningún dato o lógica. Se pueden montar diferentes componentes según sea necesario para otorgarle diversas propiedades o capacidades.
Componente(: utilizado para almacenar datos o estados específicos de la entidad.
Sistema（系统): responsable de ejecutar la lógica relacionada con ciertos componentes.
Para entender este sistema con un ejemplo concreto de la acción de un Agente: en ArgOS, cada Agente se considera una Entidad, que puede registrar diferentes componentes, por ejemplo:
Flujo de trabajo del sistema:
Percibir que hay un arma frente a uno, invocar la función de ejecución del Sistema de Percepción para actualizar los datos en el Componente de Percepción de esta Entidad Agente.
Luego activa el Sistema de Memoria, al mismo tiempo llama al Componente de Percepción y al Componente de Memoria, y persiste los datos percibidos en la base de datos a través de Memory.
A continuación, el Sistema de Acción vuelve a llamar al Componente de Memoria y al Componente de Acción, obteniendo información sobre el entorno circundante de la memoria, y luego finalmente ejecuta la acción correspondiente.
Obtener una entidad de agente actualizada donde se actualizan los datos de cada componente.
Por lo tanto, se puede ver que el Sistema es principalmente responsable de definir qué Componentes deben ejecutarse con la lógica de procesamiento correspondiente.
En project89, un mundo lleno de todo tipo de Agentes, algunos Agentes además de sus habilidades básicas tienen la capacidad de planificar.
![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-4cd7ca20f2967b9025411d9985f64831.webp(
Dos, Arquitectura del Sistema ArgOS
En ArgOS, se han diseñado muchos Componentes y múltiples Sistemas para que el Agente pueda llevar a cabo pensamientos más profundos y ejecutar tareas más complejas.
ArgOS divide el Sistema en "tres niveles" ) Nivel de Conciencia (:
consciente)CONSCIOUS(sistema
subconsciente)SISTEMA
3( inconsciente)UNCONSCIOUS)sistema
La relación entre los diferentes sistemas en ArgOS es extremadamente compleja e incluye principalmente:
PerceptionSystem: Se encarga de recolectar "estímulos" (stimuli) del exterior o de otras entidades, y actualizarlos en el componente de Perception del agente (Agent).
ExperienceSystem: convierte los estímulos recopilados por el PerceptionSystem en experiencias más abstractas "experiencia" (Experience).
ThinkingSystem: El sistema de "pensamiento" del propio agente. Extrae el estado actual de componentes como Memory, Perception, etc., genera thought(...) y produce "resultados de pensamiento" mediante LLM/lógica de reglas: ThoughtResult(.
ActionSystem: Si Action.pendingAction de un Agent no está vacío, se ejecuta realmente la acción a través de runtime.getActionManager)(.executeAction)...(.
GoalPlanningSystem: Evaluar periódicamente el progreso de los objetivos en la lista Goal.current), o verificar si ha habido cambios significativos en la memoria externa/propia.
PlanningSystem: Generar o actualizar el Plan( para "Objetivo existente")Goal.current[eid]( para la ejecución.
RoomSystem: Manejar actualizaciones relacionadas con la habitación [eid]Room).
CleanupSystem: Busca y elimina periódicamente las entidades marcadas con el componente Cleanup.
A través de la conexión de estos sistemas, el Agente AI ha logrado: Percepción de cambios en el entorno ( → Registrar o transformar en experiencias internas ) → Reflexionar y tomar decisiones ( → Llevar a cabo acciones ) → Ajustar dinámicamente metas y planes ( → Sincronizar el entorno ) → Recuperar oportunamente entidades innecesarias (
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Tres, Análisis de la arquitectura general de ArgOS
) 1. Arquitectura central por capas
La arquitectura central de ArgOS incluye niveles como Entidad, Componente, Sistema, Administrador, entre otros.
( 2. Componente )Component( clasificación
En ECS, cada entidad )Entity( puede tener varios componentes )Component(. Según la naturaleza y el ciclo de vida en el sistema, los componentes se pueden clasificar aproximadamente en las siguientes categorías:
![Descomponer Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación modular y de alto rendimiento])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c37bd7442c3743f80a4fd9ba8afc123b.webp###
( 3. Arquitectura del sistema
Se ha detallado anteriormente.
![Deconstrucción de Project89: un diseño de marco modular y de alto rendimiento para el siguiente agente de IA])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-19636582e09b473536b17c2de0c61fbc.webp(
) 4. Estructura del Gerente
Además de Componentes y Sistemas, también se necesita un gestor de recursos, como por ejemplo, cómo acceder a la base de datos, cómo manejar los conflictos cuando hay actualizaciones de estado, etc. Principalmente incluye:
Estos Managers proporcionan funciones a nivel de sistema, casi no "impulsan" lógicamente de forma proactiva, sino que son invocados por Systems o Runtime.
SimulationRuntime es el "programador" de todos los Systems, iniciando o deteniendo los bucles del sistema en diferentes niveles; también crea Managers durante la fase de construcción y los pasa a cada System para su uso.
( 5. Cómo interactuar con la base de datos
En ECS, los Systems son el lugar donde se ejecuta la lógica real, y las lecturas y escrituras de la base de datos se pueden realizar a través de un "gestor de persistencia )PersistenceManager / DatabaseManager(" o un "gestor de estados )StateManager(". El flujo general es el siguiente:
Cuarta, Puntos de Innovación en la Arquitectura
![Descomposición 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-aadac69287c878cdd84a72c6b8929ef2.webp(
![Deconstruyendo Project89: un diseño de marco de agente AI de próxima generación, modular y de alto rendimiento])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4f9f7656a99298c7a027a5e4722ce4d5.webp(
La adición de nuevas funciones durante el proceso de desarrollo no afectará a otros sistemas, y se pueden agregar nuevas funciones fácilmente.
El rendimiento de la arquitectura ECS es más fuerte que la arquitectura orientada a objetos tradicional, siendo más adecuada para la concurrencia. En escenarios complejos de Defai, puede tener ventajas, especialmente en situaciones donde los agentes realizan operaciones de trading cuantitativo.
Dividir el System en consciente, inconsciente y subconsciente para distinguir los diferentes tipos de System y determinar con qué frecuencia debe ejecutarse es un diseño extremadamente ingenioso.
En general, es un marco extremadamente modular y de alto rendimiento, al mismo tiempo que tiene una alta calidad de código y contiene una buena documentación de diseño. Espero que más equipos de juegos o equipos de Defai descubran este marco y ofrezcan a todos una nueva opción de arquitectura potencial.
![Descomposición de 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-62bbe0d65d3748c5bc0027c5ffa39288.webp(