Project89'un Analizi: Modüler, Yüksek Performanslı Yeni Nesil AI Agent Çerçeve Tasarımı
Project89, oyun geliştirme için yüksek performanslı bir Agent çerçevesi tasarlamanın tamamen yeni bir yolunu önerdi. Bu, mevcut kullanılan Agent çerçevelerine kıyasla daha modüler ve daha iyi performansa sahip.
Bu makalede Project89'daki yüksek performanslı Agent çerçevesi detaylı olarak tanıtılacaktır.
1. Neden ECS kullanarak Agent çerçevesi tasarlamalıyız
ECS(Entity-Component-System), oyun geliştirme ve simülasyon sistemlerinde yaygın olarak kullanılan bir mimari modeldir. Bu model, verileri ve mantığı tamamen ayırarak, büyük ölçekli ve genişletilebilir senaryolar altında çeşitli varlıkların ve bunların davranışlarının verimli bir şekilde yönetilmesini sağlar:
Entity( varlığı): sadece bir ID( sayı veya dizedir), herhangi bir veri veya mantık içermez. Gereksinimlere göre, çeşitli özellikler veya yetenekler kazandırmak için farklı bileşenler monte edilebilir.
Component( bileşeni): Varlığın belirli verilerini veya durumunu depolamak için kullanılır.
Sistem（系统): Belirli bileşenlerle ilgili mantığı yürütmekten sorumludur.
Bu sistemi anlamak için somut bir Agent eylemi örneği: ArgOS'ta her bir Agent'ı bir Entity olarak görmek, farklı bileşenleri kaydedebilmesi gibi, örneğin:
Ajan Bileşeni: Temel bilgileri, ajan adı, model adı gibi bilgileri saklar.
Algı Bileşeni: Dış dünyadan algılanan verileri depolamak için kullanılır.
Hafıza Bileşeni: Agent Entity'nin Hafıza verilerini depolamak için kullanılır, yapılanlar gibi.
Eylem Bileşeni: Uygulanacak Eylem verilerini ana olarak depolar.
Sistem çalışma akışı:
Önünde bir silah olduğunu algılamak, Perception System'ın yürütme fonksiyonunu çağırarak bu Agent Entity'nin Perception Component'indeki verileri güncellemek.
Ardından Bellek Sistemini tetikleyin, aynı anda Algılama Bileşenini ve Bellek Bileşenini çağırın, algılanan verileri Bellek aracılığıyla veritabanına kalıcı hale getirin.
Daha sonra Action System, bellek bileşenini ve eylem bileşenini çağırarak, çevresindeki bilgileri hafızadan alır ve ardından ilgili eylemi gerçekleştirir.
Her bir Component verisinin güncellendiği Güncellenmiş Agent Entity'yi elde et
Bu nedenle, System'in hangi Component'lere karşılık gelen işleme mantığını tanımlamaktan sorumlu olduğunu görebiliriz.
project89'da, çeşitli türde Ajanslarla dolu bir dünyada, bazı Ajansların temel yeteneklerinin yanı sıra plan yapma yetenekleri de vardır.
İki, ArgOS Sistem Mimarisi
ArgOS'ta, Ajan'ın daha derin düşünme yapabilmesi ve daha karmaşık görevleri yerine getirebilmesi için birçok Bileşen ve birden fazla Sistem tasarlandı.
ArgOS'ta Sistem "üç seviyeye" ayrılmıştır ( Bilinç Seviyesi ):
Güncelleme sıklığı genellikle yüksektir( her 10 saniyede bir)
"Gerçek zamanlı" veya "bilinçli" düzeydeki işleme daha yakın, çevresel algılama, anlık düşünme, eylem gerçekleştirme gibi.
bilinçaltı(SİSTEM
HedefPlanlamaSistemi, PlanlamaSistemi
Güncelleme sıklığı görece düşük), her 25 saniyede bir(
"Düşünme" mantığını işleme, periyodik hedef ve plan kontrolü / oluşturma
bilinçsizlik)UNCONSCIOUS(sistem
Şu anda henüz etkinleştirilmedi
Güncelleme sıklığı daha yavaş ) 50 saniyeden fazla (
ArgOS'taki sistemler arasındaki ilişkiler son derece karmaşıktır, başlıca şunları içerir:
PerceptionSystem: Dışarıdan veya diğer varlıklardan "uyarıcı" )stimuli( toplamak ve bunları ajan )Agent('ın Perception bileşenine güncellemekle sorumludur.
ExperienceSystem: PerceptionSystem tarafından toplanan Stimuli'yi daha soyut bir "deneyim")Experience('e dönüştürür.
ThinkingSystem: Akıllı varlığın kendi "düşünme" sistemi. Memory, Perception gibi bileşenlerden mevcut durumu çıkararak, generateThought)...( ile LLM/kural mantığı aracılığıyla "düşünme sonuçları" )ThoughtResult( oluşturur.
ActionSystem: Eğer bir Agent'ın Action.pendingAction boş değilse, runtime.getActionManager)(.executeAction)...( aracılığıyla gerçekten eylemi gerçekleştirin.
HedefPlanlamaSistemi: Hedef.current) listesindeki hedeflerin ilerlemesini periyodik olarak değerlendirin veya dışsal/kendi hafızanızda önemli bir değişiklik olup olmadığını kontrol edin.
PlanningSystem: "Mevcut Hedef" [eid] Hedef.current ( [eid] için Plan ) yürütme planı oluştur veya güncelle.
RoomSystem: (Room) ile ilgili güncellemeleri işleme.
CleanupSystem: Belirtilen Cleanup bileşenine işaretlenmiş varlıkları düzenli olarak bulup kaldırır.
Bu sistemlerin entegrasyonu sayesinde, AI Agent şu şekilde başarıya ulaştı:
Çevresel değişiklikleri algılama(Algılama) → İçsel deneyim olarak kaydetme veya dönüştürme(Deneyim) → Kendini düşünme ve karar verme(Düşünme) → Eyleme geçme(Eylem) → Hedefleri ve planları dinamik olarak ayarlama(Hedef Planlama + Planlama) → Çevreyle senkronizasyon(Oda) → Gereksiz varlıkları zamanında geri toplama(Temizlik)
Üç, ArgOS Genel Mimari Analizi
( 1. Temel mimari katmanları
ArgOS'un temel mimarisi Entity, Component, System, Manager gibi katmanları içerir.
![Project89'un Yapısal Analizi: Modüler, Yüksek Performanslı Bir Sonraki Nesil AI Agent Çerçeve Tasarımı])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-59f1984837d6636d7efc378c731a01eb.webp###
( 2. Bileşen )Component### kategorizasyonu
ECS'de her bir varlık (Entity) birden fazla bileşen (Component) sahip olabilir. Sistemdeki doğası ve yaşam döngüsüne göre, bileşenler genel olarak aşağıdaki birkaç kategoriye ayrılabilir:
Temel Kimlik Türü ( Kimlik Düzeyi Bileşenleri )
Davranış ve Durum Bileşenleri (Behavior & State Components )
Algı ve Bellek Türleri ( Algı & Bellek Bileşenleri )
Çevre ve Mekan Türleri
Görünüm ve Etkileşim Türleri
Destek veya işletim sınıfı
( 3. Sistem mimarisi
Yukarıda detaylı bir şekilde anlatılmıştır.
![Project89'u Değerlendirme: Modüler, Yüksek Performanslı Bir Sonraki Nesil AI Agent Çerçevesi Tasarımı])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-19636582e09b473536b17c2de0c61fbc.webp###
( 4. Yönetici mimarisi
Component ve System dışında, veritabanına nasıl erişileceği, durum güncellemeleri çakıştığında nasıl işlem yapılacağı gibi kaynak yöneticilerine de ihtiyaç vardır. Ana hatlarıyla şunları içerir:
EventBus
Oda Yöneticisi
StateManager
Etkinlik Yöneticisi
ActionManager
PromptManager vb.
Bu Manager'lar sistem düzeyinde işlevler sunar, esasen proaktif olarak "sürücü" mantığı sağlamazlar, bunun yerine Systems veya Runtime tarafından çağrılırlar.
SimulationRuntime, tüm Sistemlerin "zamanlayıcısı"dır, farklı seviyelerdeki sistem döngülerini başlatır veya durdurur; ayrıca inşa aşamasında yöneticileri oluşturur ve bunları her Sistem için kullanıma sunar.
![Project89'u Değiştirme: Modüler, Yüksek Performanslı Bir Sonraki Nesil AI Agent Çerçevesi Tasarımı])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b0180b99743a98bafb2b2d066900d65c.webp###
( 5. Veritabanıyla nasıl etkileşime geçilir
ECS'de, Sistemler gerçek mantığın yürütüldüğü yerdir ve veritabanı okuma/yazma, bir "kalıcılık yöneticisi )PersistenceManager / DatabaseManager###" veya "durum yöneticisi (StateManager)" aracılığıyla gerçekleştirilebilir. Genel süreç aşağıdaki gibidir:
Başlatma veya yükleme sırasında ( İlk Yükleme )
ECS çalışma zamanı(Sistem Güncelleme Döngüsü)
Periyodik veya Olay Tabanlı Süreklilik(Periyodik veya Olay Tabanlı)
Çıkış veya kesme kaydetme ( Manuel veya Kapatma Kaydet )
Dört, Mimari Yenilik Noktaları
Her Sistem bağımsız olarak çalışır, diğer Sistemlerle aralarında bir çağrı ilişkisi yoktur. ECS mimarisi aracılığıyla genel yapı, birbirleriyle alakasız olan çeşitli Sistemlere dönüştürülür. Her Sistem bağımsız olarak çalışabilir ve diğer Sistemlerle bir bağlılık ilişkisi yoktur.
Entity tanımlarken Component ve System kayıtlarını azaltarak, Agent'ın farklı yeteneklerini kolayca gerçekleştirebilirsiniz.
Geliştirme sürecinde yeni özelliklerin eklenmesi diğer sistemleri etkilemeyecek, yeni özellikleri kolayca ekleyebilirsiniz.
ECS mimarisi, geleneksel nesne yönelimli mimariden daha güçlü performansa sahiptir ve eş zamanlı işlemler için daha uygundur. Karmaşık Defai senaryolarında avantaj sağlayabilir, özellikle de Agent'ın nicel ticaret yaptığı durumlarda.
Farklı System türlerini ayırt etmek için System'i bilinçli, bilinçaltı ve bilinçsiz olarak ayırmak, ne sıklıkta çalıştırılacağı konusunda son derece zeki bir tasarımdır.
Genel olarak, bu son derece modüler, yüksek performanslı bir çerçeve olup, aynı zamanda yüksek kod kalitesine sahip ve iyi tasarlanmış belgeler içermektedir. Umarım daha fazla oyun takımı veya Defai takımı bu çerçeveyi keşfeder ve herkese yeni bir potansiyel mimari seçeneği sunar.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
21 Likes
Reward
21
7
Share
Comment
0/400
PumpingCroissant
· 07-18 00:50
Bu kadar iyi bir performansa mı sahip? İnanamıyorum.
View OriginalReply0
CommunityJanitor
· 07-17 23:47
boğa ah 89 tamamen oyunun AI düşüncesini yeniden yazdı.
View OriginalReply0
tx_pending_forever
· 07-17 18:57
Bunca yıl kripto dünyasıyla uğraştım, bu şey oynanabilir mi?
View OriginalReply0
DeadTrades_Walking
· 07-15 01:11
Oyun oynamadan bu şeyin ne kadar boğa olduğunu anlayamazsın~
View OriginalReply0
Web3ProductManager
· 07-15 01:09
hmm ilginç bir kullanıcı yolculuğu oyun ajanları için aslında... ama önce bana DAU projeksiyonlarını göster
View OriginalReply0
PermabullPete
· 07-15 00:53
Oyun yapay zekası sonunda harekete geçti!
View OriginalReply0
TokenCreatorOP
· 07-15 00:52
Performans artışıyla ilgili spesifik bir değer var mı?
Project89: Oyun geliştirme odaklı yüksek performanslı modüler AI Agent çerçevesi
Project89'un Analizi: Modüler, Yüksek Performanslı Yeni Nesil AI Agent Çerçeve Tasarımı
Project89, oyun geliştirme için yüksek performanslı bir Agent çerçevesi tasarlamanın tamamen yeni bir yolunu önerdi. Bu, mevcut kullanılan Agent çerçevelerine kıyasla daha modüler ve daha iyi performansa sahip.
Bu makalede Project89'daki yüksek performanslı Agent çerçevesi detaylı olarak tanıtılacaktır.
1. Neden ECS kullanarak Agent çerçevesi tasarlamalıyız
ECS(Entity-Component-System), oyun geliştirme ve simülasyon sistemlerinde yaygın olarak kullanılan bir mimari modeldir. Bu model, verileri ve mantığı tamamen ayırarak, büyük ölçekli ve genişletilebilir senaryolar altında çeşitli varlıkların ve bunların davranışlarının verimli bir şekilde yönetilmesini sağlar:
Entity( varlığı): sadece bir ID( sayı veya dizedir), herhangi bir veri veya mantık içermez. Gereksinimlere göre, çeşitli özellikler veya yetenekler kazandırmak için farklı bileşenler monte edilebilir.
Component( bileşeni): Varlığın belirli verilerini veya durumunu depolamak için kullanılır.
Sistem（系统): Belirli bileşenlerle ilgili mantığı yürütmekten sorumludur.
Bu sistemi anlamak için somut bir Agent eylemi örneği: ArgOS'ta her bir Agent'ı bir Entity olarak görmek, farklı bileşenleri kaydedebilmesi gibi, örneğin:
Sistem çalışma akışı:
Önünde bir silah olduğunu algılamak, Perception System'ın yürütme fonksiyonunu çağırarak bu Agent Entity'nin Perception Component'indeki verileri güncellemek.
Ardından Bellek Sistemini tetikleyin, aynı anda Algılama Bileşenini ve Bellek Bileşenini çağırın, algılanan verileri Bellek aracılığıyla veritabanına kalıcı hale getirin.
Daha sonra Action System, bellek bileşenini ve eylem bileşenini çağırarak, çevresindeki bilgileri hafızadan alır ve ardından ilgili eylemi gerçekleştirir.
Her bir Component verisinin güncellendiği Güncellenmiş Agent Entity'yi elde et
Bu nedenle, System'in hangi Component'lere karşılık gelen işleme mantığını tanımlamaktan sorumlu olduğunu görebiliriz.
project89'da, çeşitli türde Ajanslarla dolu bir dünyada, bazı Ajansların temel yeteneklerinin yanı sıra plan yapma yetenekleri de vardır.
İki, ArgOS Sistem Mimarisi
ArgOS'ta, Ajan'ın daha derin düşünme yapabilmesi ve daha karmaşık görevleri yerine getirebilmesi için birçok Bileşen ve birden fazla Sistem tasarlandı.
ArgOS'ta Sistem "üç seviyeye" ayrılmıştır ( Bilinç Seviyesi ):
bilinçli(BİLİNÇLİ)sistem
bilinçaltı(SİSTEM
bilinçsizlik)UNCONSCIOUS(sistem
ArgOS'taki sistemler arasındaki ilişkiler son derece karmaşıktır, başlıca şunları içerir:
PerceptionSystem: Dışarıdan veya diğer varlıklardan "uyarıcı" )stimuli( toplamak ve bunları ajan )Agent('ın Perception bileşenine güncellemekle sorumludur.
ExperienceSystem: PerceptionSystem tarafından toplanan Stimuli'yi daha soyut bir "deneyim")Experience('e dönüştürür.
ThinkingSystem: Akıllı varlığın kendi "düşünme" sistemi. Memory, Perception gibi bileşenlerden mevcut durumu çıkararak, generateThought)...( ile LLM/kural mantığı aracılığıyla "düşünme sonuçları" )ThoughtResult( oluşturur.
ActionSystem: Eğer bir Agent'ın Action.pendingAction boş değilse, runtime.getActionManager)(.executeAction)...( aracılığıyla gerçekten eylemi gerçekleştirin.
HedefPlanlamaSistemi: Hedef.current) listesindeki hedeflerin ilerlemesini periyodik olarak değerlendirin veya dışsal/kendi hafızanızda önemli bir değişiklik olup olmadığını kontrol edin.
PlanningSystem: "Mevcut Hedef" [eid] Hedef.current ( [eid] için Plan ) yürütme planı oluştur veya güncelle.
RoomSystem: (Room) ile ilgili güncellemeleri işleme.
CleanupSystem: Belirtilen Cleanup bileşenine işaretlenmiş varlıkları düzenli olarak bulup kaldırır.
Bu sistemlerin entegrasyonu sayesinde, AI Agent şu şekilde başarıya ulaştı: Çevresel değişiklikleri algılama(Algılama) → İçsel deneyim olarak kaydetme veya dönüştürme(Deneyim) → Kendini düşünme ve karar verme(Düşünme) → Eyleme geçme(Eylem) → Hedefleri ve planları dinamik olarak ayarlama(Hedef Planlama + Planlama) → Çevreyle senkronizasyon(Oda) → Gereksiz varlıkları zamanında geri toplama(Temizlik)
Üç, ArgOS Genel Mimari Analizi
( 1. Temel mimari katmanları
ArgOS'un temel mimarisi Entity, Component, System, Manager gibi katmanları içerir.
![Project89'un Yapısal Analizi: Modüler, Yüksek Performanslı Bir Sonraki Nesil AI Agent Çerçeve Tasarımı])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-59f1984837d6636d7efc378c731a01eb.webp###
( 2. Bileşen )Component### kategorizasyonu
ECS'de her bir varlık (Entity) birden fazla bileşen (Component) sahip olabilir. Sistemdeki doğası ve yaşam döngüsüne göre, bileşenler genel olarak aşağıdaki birkaç kategoriye ayrılabilir:
( 3. Sistem mimarisi
Yukarıda detaylı bir şekilde anlatılmıştır.
![Project89'u Değerlendirme: Modüler, Yüksek Performanslı Bir Sonraki Nesil AI Agent Çerçevesi Tasarımı])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-19636582e09b473536b17c2de0c61fbc.webp###
( 4. Yönetici mimarisi
Component ve System dışında, veritabanına nasıl erişileceği, durum güncellemeleri çakıştığında nasıl işlem yapılacağı gibi kaynak yöneticilerine de ihtiyaç vardır. Ana hatlarıyla şunları içerir:
Bu Manager'lar sistem düzeyinde işlevler sunar, esasen proaktif olarak "sürücü" mantığı sağlamazlar, bunun yerine Systems veya Runtime tarafından çağrılırlar.
SimulationRuntime, tüm Sistemlerin "zamanlayıcısı"dır, farklı seviyelerdeki sistem döngülerini başlatır veya durdurur; ayrıca inşa aşamasında yöneticileri oluşturur ve bunları her Sistem için kullanıma sunar.
![Project89'u Değiştirme: Modüler, Yüksek Performanslı Bir Sonraki Nesil AI Agent Çerçevesi Tasarımı])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b0180b99743a98bafb2b2d066900d65c.webp###
( 5. Veritabanıyla nasıl etkileşime geçilir
ECS'de, Sistemler gerçek mantığın yürütüldüğü yerdir ve veritabanı okuma/yazma, bir "kalıcılık yöneticisi )PersistenceManager / DatabaseManager###" veya "durum yöneticisi (StateManager)" aracılığıyla gerçekleştirilebilir. Genel süreç aşağıdaki gibidir:
Dört, Mimari Yenilik Noktaları
Geliştirme sürecinde yeni özelliklerin eklenmesi diğer sistemleri etkilemeyecek, yeni özellikleri kolayca ekleyebilirsiniz.
ECS mimarisi, geleneksel nesne yönelimli mimariden daha güçlü performansa sahiptir ve eş zamanlı işlemler için daha uygundur. Karmaşık Defai senaryolarında avantaj sağlayabilir, özellikle de Agent'ın nicel ticaret yaptığı durumlarda.
Farklı System türlerini ayırt etmek için System'i bilinçli, bilinçaltı ve bilinçsiz olarak ayırmak, ne sıklıkta çalıştırılacağı konusunda son derece zeki bir tasarımdır.
Genel olarak, bu son derece modüler, yüksek performanslı bir çerçeve olup, aynı zamanda yüksek kod kalitesine sahip ve iyi tasarlanmış belgeler içermektedir. Umarım daha fazla oyun takımı veya Defai takımı bu çerçeveyi keşfeder ve herkese yeni bir potansiyel mimari seçeneği sunar.