解析Project89:一款模塊化、高性能的下一代AI Agent框架

Project89提出了一種全新的Agent Framework設計方案,這是一個面向遊戲開發的高性能Agent框架,相比現有方案具有更好的模塊化和性能優勢。

本文將深入分析Project89的框架設計,探討其在架構上相對傳統Agent框架的創新之處。

開發者背景

Project89的創始人此前參與開發了Magick項目,這是一款利用AI進行編程的軟件。他在該項目中擔任核心開發者之一,排名第四。這體現了創始人在AI領域的技術實力。

爲什麼選擇ECS架構

ECS(Entity-Component-System)架構在遊戲開發和模擬系統中廣泛應用。目前採用ECS架構的遊戲包括:

• 區塊鏈遊戲:Mud、Dojo
• 傳統遊戲:守望先鋒、星際公民等
• 主流遊戲引擎如Unity也在向ECS方向演進

ECS架構的核心組成:

1. Entity(實體):僅是一個ID,不包含數據或邏輯
2. Component(組件):存儲實體的具體數據或狀態
3. System（系統):執行與某些組件相關的邏輯

在ArgOS中,每個Agent被視爲一個Entity,可以註冊不同的組件,例如:

• Agent Component:存儲Agent基礎信息
• Perception Component:存儲感知到的外界數據
• Memory Component:存儲Agent的記憶數據
• Action Component:存儲要執行的動作數據

System的工作流程示例:

1. Perception System更新Agent感知到的數據
2. Memory System將感知數據持久化到數據庫
3. Action System根據記憶執行相應動作
4. 最終得到更新後的Agent Entity

Project89中存在多種類型的Agent,可以通過添加不同組件來擴展Agent能力,如Planning Component等。

ArgOS System架構

ArgOS爲了讓Agent執行更復雜的任務,設計了多個Component和System。

System分爲三個層次:

1. 有意識(CONSCIOUS)系統

   • 包括RoomSystem、PerceptionSystem、ExperienceSystem等
   • 更新頻率較高,如每10秒
   • 處理實時感知、思考、執行動作等

2. 潛意識(SUBCONSCIOUS)系統

   • 包括GoalPlanningSystem、PlanningSystem
   • 更新頻率較低,如每25秒
   • 處理目標生成和規劃等

3. 無意識(UNCONSCIOUS)系統

   • 目前暫未啓用
   • 更新頻率更慢,如50秒以上

各System之間的關係復雜,主要包括:

• PerceptionSystem:收集外界刺激,更新到Perception組件
• ExperienceSystem:將刺激轉化爲經驗,存儲到Memory組件
• ThinkingSystem:生成思考結果,可能觸發新動作或改變外觀
• ActionSystem:執行動作,更新結果和產生認知刺激
• GoalPlanningSystem:評估目標進度,生成新目標
• PlanningSystem:爲目標生成執行計劃
• RoomSystem:處理房間相關更新
• CleanupSystem:移除無用實體

ArgOS整體架構解析

1. 核心架構分層

ArgOS的核心架構分爲組件、系統、管理器和運行時幾個層次。

2. 組件分類

組件可分爲以下幾類:

• 核心身分類:Agent、PlayerProfile等
• 行爲與狀態類:Action、Goal、Plan等
• 感知與記憶類:Perception、Memory等
• 環境與空間類:Room、OccupiesRoom等
• 外觀與交互類:Appearance、UIState等
• 輔助或運維類:Cleanup、DebugInfo等

3. System架構

前文已詳細介紹。

4. Manager架構

Manager作爲資源管理者,提供如下功能:

• RoomManager:管理房間信息
• StateManager:管理世界/代理狀態
• EventBus:事件發布訂閱
• ActionManager:管理動作執行
• PromptManager:管理LLM提示詞

5. 數據庫交互

通過StateManager實現ECS與數據庫的交互:

• 啓動時加載核心數據
• 運行時根據需要讀寫數據
• 定期或事件驅動進行持久化
• 退出時保存所有數據

架構創新點

1. 各System獨立運行,無相互調用關係,實現了高度解耦

2. 易於擴展和裁剪,可根據需要增減Component和System

3. 性能優於傳統面向對象架構,更適合並發處理

4. 將System分爲意識層次,實現了不同頻率的執行調度

總的來說,Project89提供了一個模塊化程度高、性能優秀、設計精良的Agent框架,爲遊戲開發和DeAI團隊提供了新的架構選擇。