ai智能体对话 LLM Agent之只有智能体的世界

生活番：

斯坦福小镇算是这几个月来看到的最有意思的大模型应用了，作者设计了虚拟的小镇环境，并在其中设计众多不同性格的虚拟智能体，完全基于LLM的生成能力，让众多AI们在小镇中开始了生活，思考和互动。

生活环境和经历塑造了每一个个体，AI也不例外，所以后面的介绍我们会围绕以下三个核心组件相关代码来展开

在以上组件的加持下，小镇中的智能体们会发生以下基础行为

智能体行为：智能体根据当前状态和历史经历，决定下一步是吃饭睡觉还是打豆豆智能体互动：智能体间的互动通过交流或指令进行，当智能体处于同一环境中时可能会触发交流对话智能体和环境交互：智能体行为会改变环境状态，例如智能体睡觉时，环境中床的状态就会变成“”。当然我们也可以直接修改环境状态智能体规划：想要触发以上1和2的行为和互动，智能体肯定不能在小镇里随机游走。论文的实现是让智能每天都生成一天的Todo List，根据计划行动，并在行动中不断更新当日计划。智能体自我思考：通过对历史经历的不断总结和反思得到更高级层次的自我思考，从而影响日常智能体的行为其他衍生能力：信息在智能体之间传播，多智能体合作，etc 沙盒环境

这里我们把沙盒环境放到第一个部分，因为个人感觉如何定义环境，决定了

地图(maze.py)

环境本身被抽象成一个二维矩阵，这类二维游戏地图也叫瓦片地图(Tiled Map）。地图上每一个瓦片，都是一个字典存储了该瓦片内的所有信息，以下信息中的字段都是智能体可以感知，并影响的环境信息。

self.tiles[9][58] = {'world': 'double studio', 
'sector': 'double studio', 'arena': 'bedroom 2', 
'game_object': 'bed', 
'spawning_location': 'bedroom-2-a', 
'collision': False,
'events': {('double studio:double studio:bedroom 2:bed', None, None)}} 

同时Maze还存储了一份倒排索引，也就是给定当前智能体当前的地址，需要返回在地图中对应的二维坐标，这样就可以规划智能体从当前位置到某个地点的行动路径。

self.address_tiles['bedroom-2-a'] == {(58, 9)}

环境感知(.py)

有了环境，再说下智能体如何感知环境。给定智能体当前在地图中的位置，智能体可以感知周围设定范围内所有瓦片中最新的事件。如果周围发生的事件太多，会先按照和智能体之间的距离排序，选择最近的N个。同时对于智能体之前未感知的事件，会加入到智能体的记忆流中。 记忆流

记忆流的设计算是论文的一大核心，分成以下两个部分

记忆提取(.py)

话接上面的环境感知部分，智能体感知到了周边的环境是第一步，第二步就是用感知到的信息，去召回智能体相关的历史记忆。这里被召回的记忆，除了之前感知的环境和事件，还有思考记忆，思考后面会讲到。召回除了使用相似度召回之外， 记忆召回加入了另外两个打分维度时效性和重要性。

其中时效性打分是一个指数时间衰减模块，给久远的记忆降权，哈哈时效性打分是个宝，在很多场景下都是相似度的好伴侣，实际应用场景中RAG真的不止是一个模型就够用的。

重要性打分是基于大模型对每个记忆的重要程度进行打分。打分指令如下

最后在召回打分时，相似度，时效性，重要性进行等权加和。

记忆存储 (.py)

智能体记忆流中存储的除了感知到的环境之外，论文还增加了一类很有趣的思考记忆。哈哈不由让我想起了工作中听到的一个梗"老板说不能只干活，你要多思考！！"

触发机制也很有，就是每个智能体会有一个重要性，当近期智能体新观察到的各类事件的重要性打分之和超过某个阈值，就触发思考任务。哈哈今天你思考了么？没有的话来学习下智能是如何思考的，对打工人很有启发哟

Given only the information above, what are !<INPUT 1>! most salient high-level questions we can answer about the subjects grounded in the statements?
1)

What !! high-level insights can you infer from the above statements? (example format: insight (because of 1, 5, 3))
1.

最后生成的思考会存储入记忆流中，用于之后的行为规划或者再进一步的思考。

行为和规划

最后一个模块是行为规划（plan.py），也是最主要的模块，决定了智能体在每一个时间点要做什么，也是之智能体记忆流中的第三种记忆类型。

除了基于当前状态去生成下一步行为之外，论文比较有意思的是先规划了智能体每一天的待办事项，然后在执行事项的过程中，进行随机应变。从而保证了智能体在更长时间轴上连续行为的连贯性，一致性，和逻辑关联。

长期规划：每日待办

智能体每日待办事项是通过自上而下的多步拆解，使用大模型指令生成的(plan.py)

第一步，冷启动，根据任务特点，生成智能体的作息时间，如下

第二步，生成小时级别的事项规划。这里并非一次生成所有事项，而是每次只基于智能体的所有静态描述，包括以上生成的生活作息，个人特点等等（下图），和上一个生成事项，来规划下一个事项。模型指令是1-shot，输出事项和事项持续的事件

第三步，是把小时级的事项规划进行事项拆解，拆分成5-分钟级别的待办事项。模型指令同样是1-shot，模板给出一个小时级别任务的拆分方式，让模型去依次对每个小时的事项进行拆解，模型指令中1-shot的部分格式如下：

Today is Saturday May 10. From 08:00am ~09:00am, Kelly is planning on having breakfast, from 09:00am ~ 12:00pm, Kelly is planning on working on the next day's kindergarten lesson plan, and from 12:00 ~ 13pm, Kelly is planning on taking a break. 
In 5 min increments, list the subtasks Kelly does when Kelly is working on the next day's kindergarten lesson plan from 09:00am ~ 12:00pm (total duration in minutes: 180):
1) Kelly is reviewing the kindergarten curriculum standards. (duration in minutes: 15, minutes left: 165)
2) Kelly is brainstorming ideas for the lesson. (duration in minutes: 30, minutes left: 135)
3) Kelly is creating the lesson plan. (duration in minutes: 30, minutes left: 105)
4) Kelly is creating materials for the lesson. (duration in minutes: 30, minutes left: 75)
5) Kelly is taking a break. (duration in minutes: 15, minutes left: 60)
6) Kelly is reviewing the lesson plan. (duration in minutes: 30, minutes left: 30)
7) Kelly is making final changes to the lesson plan. (duration in minutes: 15, minutes left: 15)
8) Kelly is printing the lesson plan. (duration in minutes: 10, minutes left: 5)
9) Kelly is putting the lesson plan in her bag. (duration in minutes: 5, minutes left: 0)

最终分钟级别的待办事项会作为智能体当日的主线行为，写入以上的记忆流中，在之后的每一次行为规划中，提醒智能体，当前时间要干点啥。

短期规划：随机应变

以当日长期行为规划为基础，智能体在按计划完成当日事项的过程中，会不时的感知周围环境。当出现新的观测事件时，智能体需要判断是否需要触发临时行为，并调整计划。这里主要分成两种临时行为：交流和行动。这两种行为的触发会基于智能体当前的状态，和大模型基于上文的指令输出，例如对于是否产生对话行为的判断

当智能体A，出现在当前智能体可以感知的环境范围内时，通过以上的环境感知模块，智能体的记忆流中会出现智能体A的当前行为。这时智能体会在记忆流中检索和智能体A相关的记忆，合并当前状态作为上文，使用大模型指令判断是否要发起和A的对话

如果判断需要发起对话，则触发对话模块进行交流，而交流是所有社会性行为产生的根本。

效果

主要模块基本就说这么多，技术评估就不多说了，在智能体行为上论文验证了当前框架会产生一定的社会效应，包括信息会在智能体之间传播，智能体之间会形成新的关系，以及智能体间会合作完成任务等等。

论文也讨论了当前框架的一些不足，包括如何在更长时间周期上泛化，如何避免智能体犯一些低级错误，例如躺上有人的床哈哈哈哈~

个人感觉还需要讨论的是如何在当前的记忆流中衍生成更高级的，抽象的思考，以及对世界的认知。这些认知是否有更高效，结构化的存储和召回方式。只依赖反思和记忆流的线性存储可能是不够的。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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