Project89の解析: モジュラーで高性能な次世代AIエージェントフレームワークの設計

Project89は、エージェントフレームワークを設計するための全く新しい方法を提案しました。これは、ゲーム開発向けの高性能エージェントフレームワークであり、現在使用されているエージェントフレームワークと比較して、よりモジュール化されており、パフォーマンスも優れています。

この記事では、Project89の高性能エージェントフレームワークについて詳しく説明します。

! Deconstructing Project89: A modular, high-performance next-generation AI agent framework design

一、なぜECSを使用してエージェントフレームワークを設計するのか

ECS(エンティティ-コンポーネント-システム)は、ゲーム開発やシミュレーションシステムで一般的に使用されるアーキテクチャパターンです。これは、大規模にスケーラブルなシーンでさまざまなエンティティとその動作を効率的に管理できるように、データとロジックを完全に分離します。

1. Entity(エンティティ): これは単なるID(の数字または文字列)であり、データやロジックは含まれていません。必要に応じて、異なるコンポーネントをマウントして、さまざまな属性や機能を付与できます。

2. コンポーネント(コンポーネント): エンティティの具体的なデータまたは状態を保存するために使用されます。

3. システム（システム):特定のコンポーネントに関連するロジックを実行する責任があります。

このシステムを具体的なエージェントの行動の例で理解する: ArgOSでは、各エージェントをエンティティとみなし、異なるコンポーネントを登録することができます。例えば:

• エージェントコンポーネント: 主にエージェント名、モデル名などの基本情報を保存します
• 知覚コンポーネント:主に感知された外部データを保存するために使用されます
• メモリコンポーネント: 主にエージェントエンティティのメモリデータを保存するために使用され、過去に行ったことなどに似ています。
• アクションコンポーネント: 主に実行するアクションデータを保存します

Systemのワークフロー:

1. 自分の前に武器があることを感知し、Perception Systemの実行関数を呼び出して、このエージェントエンティティのPerception Component内のデータを更新します。

2. その後、メモリーシステムをトリガーし、同時にパーセプションコンポーネントとメモリーコンポーネントを呼び出し、感知したデータをメモリーを介してデータベースに永続化します。

3. 次に、アクションシステムがメモリーコンポーネントとアクションコンポーネントを呼び出し、記憶から周囲の環境情報を取得し、最終的に対応するアクションを実行します。

4. 各コンポーネントデータが更新された状態で更新されたエージェントエンティティを取得する

したがって、SystemはどのComponentに対して対応する処理ロジックを実行するかを定義する主な役割を担っています。

project89の世界には、さまざまなタイプのエージェントが溢れており、一部のエージェントは基本的な能力に加えて、計画を立てる能力も持っています。

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2. ArgOSシステムアーキテクチャ

ArgOSでは、エージェントがより深く考え、より複雑なタスクを実行できるように、多くのコンポーネントや複数のシステムが設計されています。

ArgOSではSystemを「三つのレベル」に分けています(意識レベル):

1. コンシャス(CONSCIOUS)システム

   • RoomSystem、PerceptionSystem、ExperienceSystem、ThinkingSystem、ActionSystem、CleanupSystemが含まれます
   • 更新頻度は通常高く(、例えば10秒ごと)
   • "リアルタイム"または"顕在意識"のレベルでの処理により近づく、例えば環境認識、リアルタイム思考、動作の実行など

2. 潜在意識(SUBCONSCIOUS)システム

   • ゴールプランニングシステム、プランニングシステム
   • 更新頻度は比較的低く(、例えば25秒ごと)
   • "思考"の論理を処理する、周期的なチェック/目標と計画の生成のように

3. 無意識の(UNCONSCIOUS)システム

   • 現在はまだ有効になっていません
   • 更新頻度が50秒以上(遅くなります)

ArgOSの各システム間の関係は非常に複雑で、主に次のものが含まれます:

1. PerceptionSystem:外部または他のエンティティから"刺激"(stimuli)を収集し、それをエージェント(Agent)のPerceptionコンポーネントに更新する役割を担います。

2. ExperienceSystem:PerceptionSystemによって収集された刺激をより抽象的な「経験」(Experience)に変換します。

3. 思考システム:エージェント自身の「思考」システム。 MemoryやPerceptionなどのコンポーネントから現在の状態を抽出し、generateThought(... LLM/ルールロジックと)して、「考える結果」(ThoughtResult)を生成します。

4. ActionSystem: エージェントの Action.pendingAction が空でない場合は、runtime.getActionManager().executeAction(... 実際にアクションを実行する)。

5. GoalPlanningSystem:Goal.current[eid]リスト内の目標の進行状況を定期的に評価するか、外部/内部メモリの大幅な変更を確認します。

6. PlanningSystem:「既存の目標」Plan( [eid]Goal.current)の実行計画(を生成または更新します。

7. RoomSystem:ルーム)Room(に関連する更新を処理します。

8. CleanupSystem: 定期的にCleanupコンポーネントがマークされたエンティティを検索して削除します。

これらのシステムの接続によって、AIエージェントは実現しました: 環境の変化を知覚)Perception( →記録したり、内面の経験に変換したりすること)Experience( → 自分で考えて決定を下)Thinking( →行動に移)Action( →目標と計画を動的に調整します)GoalPlanning+ Planning( → 環境を同期)Room( →無駄なエンティティ)Cleanup(をタイムリーにリサイクルします

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三、ArgOS全体アーキテクチャの解析

) 1. コアアーキテクチャの層

ArgOSのコアアーキテクチャは、Entity、Component、System、Managerなどのレイヤーを含みます。

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) 2. コンポーネントの分類###Component(

ECSにおいて、各エンティティ)Entity(は、いくつかのコンポーネント)Component(を持つことができます。システム内での性質とライフサイクルに基づいて、コンポーネントは大きく以下のカテゴリに分類できます:

1. コアアイデンティティ)アイデンティティレベルコンポーネント(
2. 行動と状態)Behaviorと状態Components(
3. 知覚と記憶)知覚と記憶のコンポーネント(
4. 環境と宇宙
5. 外観とインタラクションのクラス
6. サポートまたは運用関連

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) 3. システムアーキテクチャ

前述の通り、詳細に説明されています。

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) 4. マネージャーアーキテクチャ

ComponentやSystemに加えて、リソースマネージャーも必要です。例えば、データベースへのアクセス方法や、状態更新に矛盾が生じた場合の対処などです。主に含まれる内容は:

• イベントバス
• ルームマネージャー
• ステートマネージャー
• イベントマネージャー
• アクションマネージャー
• PromptManagerなど

これらのマネージャーはシステムレベルの機能を提供し、基本的に「ドライブ」ロジックを自発的に行うことはなく、システムまたはランタイムによって呼び出されます。

SimulationRuntimeはすべてのSystemsの"スケジューラー"であり、異なるレベルのシステムループを開始または停止します。また、構築段階でManagersを作成し、各Systemに渡します。

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) 5. データベースとどのようにインタラクションするか

ECSにおいて、Systemsは実際にロジックを実行する場所であり、データベースの読み書きは「持続化マネージャー###PersistenceManager / DatabaseManager(」または「状態マネージャー)StateManager(」を介して行うことができます。大まかな流れは以下の通りです:

1.起動時またはロード時に)Initial Load( 2. ECS実行時)システムアップデートループ( 3.定期的またはイベント駆動型の永続性)Periodicまたはイベント駆動型( 4. 退出またはポイント保存)手動またはシャットダウン保存(

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四、アーキテクチャの革新点

• 各Systemは独立して動作し、他のSystemとの呼び出し関係はありません。ECSアーキテクチャを通じて全体が相互に無関係なSystemに構成されており、各Systemは独立して動作でき、他のSystemとの結合関係はありません。

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• エンティティを定義する際にコンポーネントの登録を減らし、システムの登録を減らすことで、エージェントの異なる能力を簡単に実現できます。

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• 開発プロセス中に新機能を追加しても他のシステムに影響を与えることはなく、新機能を簡単に追加できます。

• ECSアーキテクチャは従来のオブジェクト指向アーキテクチャよりもパフォーマンスが優れており、並行処理に適しています。特に、エージェントが量子取引を行うシナリオにおいて、複雑なDefiシーンでの利点があるかもしれません。

• Systemを意識、潜在意識、無意識に分けて、異なるタイプのSystemがどのくらいの頻度で実行されるべきかを区別するのは、非常に優れた設計です。

全体的に見て、これは非常にモジュール化されており、パフォーマンスが優れたフレームワークで、同時にコード品質が高く、優れた設計文書が含まれています。もっと多くのゲームチームやDefaiチームがこのフレームワークを見つけて、皆に新しい潜在的なアーキテクチャの選択肢を提供できることを願っています。

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