导语：
8月份斯坦福AI小镇开源之后，引起了 AIGC 领域的强烈反响，但8月份还有另一个同样非常有意义的 AI-Agent 的项目开源，a16z主导的 AI-Town
本篇文章主要讲解如何搭建该项目，如有英文基础或者对这套技术栈熟悉，可直接参考该项目的 Readme；搭建该项目需要一台服务器、OpenAI 的 Key，以及能够访问外网，需要自行准备
文章目录
- 技术栈简介
- 部署流程
- 后话
技术栈简介
笔者之前搭建过斯坦福版本的AI小镇，也写过流程和代码分析，参见这篇文章
因此在搭建 AI-Town 的时候也对两者的技术栈和搭建过程进行了对比，后续还将再用一篇文章分析 AI-Town 的源码
对比来说，斯坦福的AI小镇是用 Python 搭建的环境，但用了H5的游戏引擎Phaser作为前端表现层，部署流程中遇到的问题靠自己摸索，还需要解决网络不通等问题（PS：笔者个人认为更像一个实验而非完整项目）
AI-Town 用 TypeScript/JavaScript 完成前后端所有代码的编写，虽然接入的组件和平台比较多，但相对的可扩展性更高（比如生成像素图和音乐等），搭建流程基本是全英文文档，但基本没有遇到什么卡点，列一下主要的技术栈：
- 游戏引擎和数据库（Game engine & Database）：Convex
- 向量数据库（VectorDB）：Pinecone
- 登录认证（Auth）：Clerk
- 文本生成模型（Text model）：OpenAI
- 部署（Deployment）：Fly（支持Docker）
- 像素图生成（Pixel Art Generation）：Replicate、Fal.ai
部署流程
因为 GitHub 上的部署教程是全英文的，笔者作为后台对其中的部分工具和平台也不甚熟悉，所以详细记录了下搭建时的流程以及遇到的问题，部分平台可能需要能访问外网，请自行解决
Convex 是由开发 AI-Town 的风投公司 a16z 投资的一款支持用 TypeScript 全栈开发应用程序的平台，能使各种规模的工程团队能够构建快速、可靠的动态应用程序，无需复杂的后端工程或数据库管理
目前为止笔者还不太熟悉 Convex 的架构和开发流程，但整个项目高度依赖 Convex，后续在阅读源码时会一起介绍该平台（目前中文资料很少，近乎没有）
- 首先clone仓库以及安装环境，如果环境安装失败记得检查 node 版本；正常运行到
npm run dev命令时会发现报错（提示缺失变量），因为这里缺少运行程序的必要变量
git clone https://github.com/a16z-infra/ai-town.git
cd ai-town
npm install
npm run dev
- 从下一步开始将配置运行所需的工具和环境，注意里面提到的变量，需要汇总填入 Convex的变量
- 配置 Clerk 组件，用于平台的登录验证，可以用 GitHub 账号登录，点击
Add application后取个名字即可
进入创建的 application，点击左侧 API Keys 选项，把右侧的两条NEXT_PUBLIC_CLERK_PUBLISHABLE_KEYandCLERK_SECRET_KEY写入 Git 项目根目录下的 .env.local 文件（在前面步骤中自动生成）
- Clerk 还需要点击左侧的
JWT Templates，新建一个 template
保存这里的JWKS Endpoint值，作为下面的CLERK_ISSUER_URL配置项
- 下一步是配置 OpenAI Key，这里不做多说，会作为后面的
OPENAI_API_KEY配置项 - 配置Pinecone，Pinecone是一个向量数据库，点击右侧的
Create Index
这里页面中的 Name 将作为PINECONE_INDEX_NAME配置项，红框处填写 1536，其他部分都保持默认选项即可
创建成功后点击右侧API Keys，创建或者直接用默认的API Key，保存 Environment 为PINECONE_ENVIRONMENT配置项，Value 为PINECONE_API_KEY配置项（这里与Git里给的示例Environment前缀不一样也没事）
- （可选项）项目还用到了 Replicate 生成像素图片，通过 GitHub 账号登录，进入 API页面，选择任意一个Key 作为
REPLICATE_API_TOKEN值
- 前面的步骤中提到的配置项都需要保存到 Convex 的控制台，进入自己创建的项目，点击右侧
Settings，然后弹出页面中选择Environment variables
直接以 xxx = xxx 的格式将之前的 Key 都复制粘贴进来即可，下面是笔者配置的 Key，可以从前文中找到对应的值以及来源
- 全部都粘贴完成后，回到命令行，并运行下面的命令，即可启动程序
npm run dev
运行起来后，默认监听的是 3000 端口，可通过 localhost:3000 访问页面（附一个跑起来的截图
后话
GitHub 的英文文档其实已经足够清晰，笔者只是补充了一些详细的说明，后续还会写一篇代码分析
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