github链接

一、简单介绍

①背景介绍
This repository accompanies our research paper titled “Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior.” It contains our core simulation module for generative agents—computational agents that simulate believable human behaviors—and their game environment.

②总体逻辑
让小镇的NPC自由交流、开party、生活有条不紊

③总结：
Ai会感知周边环境，并将视野里发生的事件记录下来，加入自己的记忆流。之后，不论是Ai计划要做的事，还是对外界的反应，都会受到这个记忆的影响，并依靠ChatGPT进行决策，最后决策的事件也会加入记忆流，形成新的记忆。让NPC具备记忆系统，并依靠大语言模型来帮助NPC做出行动决策

https://github.com/joonspk-research/generative_agents/tree/main
https://www.zhihu.com/question/425708656
https://github.com/joonspk-research/generative_agents/tree/main
https://github.com/search?q=generative-agents&type=repositories

1）项目代码介绍

①项目有后端服务器backend_server和前端服务器frontend_server
②storage会保存程序运行的记录信息

2）重新播放模拟

打开浏览器，输入

http://localhost:8000/replay/<simulation-name>/<starting-time_step>

3）适当修改分叉模拟

这里的模拟是Isabella，scratch.json里面包括人物性格描述、居住地点、生活方式等，
spatial_memory.json里面还有房间布局等等

二、部署斯坦福小镇Demo

1）准备工作

①安装aneconda
②下载仓库代码

git clone https://github.com/joonspk-research/generative_agents.git

cd    generative_agents

③用vscode打开generative_agents目录

④在reverie目录的backend_server下载创建文件utils.py文件，填入以下内容

# Copy and paste your OpenAI API 
Keyopenai_api_key ="<Your OpenAI API>"
# Put your name
key_owner = "<Name>"

maze assets loc ="../../enviroment/frontend_server/static_dirs/assets"
envircenv_matrix=f"{maze_assets_loc}/the_ville/matrix"
env_visuals =f"{maze assets loc}/the_ville/visuals"

fs_storage ="../../environment/frontend server/storage"
fs_temp_storage ="../../environment/frontend_server/temp_storage"

collision block id ="32125'

# Verbose
debug = True

⑤填入OPEN AI API Keys和秘钥的名字

⑥创建新conda环境

conda create -n genagents python=3.11.4

#激活新环境
conda activate genagents

2）解决遇到的bug

①pillow需要更新到最新的从8.4.0改到9.5.0

python -m pip install -r requirements.txt

②打开backend_server目录下的reverie.py文件，跳转400行

curr_move_path=f"{sim_folder}/movement"
#If the folder doesn't exist, we create it
if not os.path.exists(curr_move_path):
	os.makedirs(curr_move_path)

3）启动服务器和前端

①切换到前端目录，然后运行脚本

cd environment/frontend_server
python   manage.py runserver

②打开浏览器，输入

1.7.0.0.1:8000

有以上图片则表示启动成功

可以看到前端url的地址是

127.0.0.1:8000

③启动新终端来开启服务器

cd generative_agents
conda activate genagents
cd reverie/backend_server

#准备开启服务器
python reverie.py

④回答要进入的分叉模拟（forked simulation）：
现在是用现有的模板做三个代理（agent）

base_the_ville_sabella_maria_klaus

接着命名这个分叉模拟，随意，就叫test

⑤先跑3步，注意这里的步数，如果跑太多，token消耗的次数越多，3步就几刀
就可看到输出：