25个AI智能体不仅能在这里上班、闲聊、social、交友，甚至还能谈恋爱，而且每个Agent都有自己的个性和背景故事。

　　斯坦福智能体小镇是2023年最激动人心的AI Agent实验之一。我们常常讨论单个大语言模型的新兴能力，但是现在有了多个AI智能体，情况会更复杂、更引人入胜。

　　「《动物之森》中重复、沉闷的对话，所有村民共有的一维人格系统，都太令人失望了。任天堂赶快学学吧！」

　　有人还畅想：这项技术在企业空间中也有很多应用场景，比如员工如何和不同的工作环境/流程变化互动。

　　当然，也有人表示，你们激动个啥？其实我们一直都生活在这样的模拟中，只不过我们的世界有更多的算力罢了。

　　此前，前特斯拉总监、OpenAI大牛Karpathy就表示，如今AI智能体才是未来最前沿的方向。

　　OpenAI的团队最近5年把时间花在了别的地方，但现在Karpathy相信，「Agent代表着AI的一种未来。」

　　如果某篇论文提出训练大语言模型的不同方法，OpenAI内部的Slack群组中就会有人说：「这个办法我两年半前尝试过，没什么用。」

　　在美剧《西部世界》中，被预设了故事情节的机器人被投放到主题公园，像人类一样行事，然后被重置记忆，在新一天再被投放进自己所在的核心故事情节。

　　而在今年4月，斯坦福和谷歌的研究者竟然构建出了一个虚拟小镇，让25个AI智能体在其中生存、从事复杂行为，简直堪称是《西部世界》走进现实。

　　为了生成智能体，研究者提出了一种全新架构，它扩展了大语言模型，能够使用自然语言存储Agent的经历。

　　随着时间的推移，这些记忆会被合成为更高级别的反射，智能体可以动态检索它们，来规划自己的行为。

　　为了解决这个问题，架构的核心是记忆流（memory stream），即一个记录智能体全部经验的数据库。

　　智能体可以从记忆流中检索相关记忆，这有助于它规划行动，做出正确反应，并且每次行动都会反馈记录到记忆流中，以便递归地改进未来行动。

　　另外，研究还引入了第二种类型的记忆——反思（reflection）。反思是智能体根据最近经历生成的高级抽象思考。

　　在这项研究中，反思是周期性触发的过程，只有当智能体判断最近一系列事件的重要性评分，累积超过设定阈值时，才会启动反思机制。

　　通过利用观察结果作为提示，让语言模型决定智能体下一步行动：继续执行当前规划，还是做出其他反应。

　　控制评估是为了了解智能体能否独立产生可信个体行为。而端到端评估，是为了了解智能体的涌现能力以及稳定性。

　　比如，Isabella策划一个情人节party邀请大家来。12个智能体中，7个人还在考虑中（3个人有了别的计划，还有4个人没有想法）。

　　在这个名为Smallville的沙盒世界小镇中，区域会被标记。根节点描述整个世界，子节点描述区域（房屋、咖啡馆、商店），叶节点描述对象（桌子、书架）。

　　研究者编写了一段自然语言，来描述每个智能体的身份，包括它们的职业、与其他智能体的关系，作为种子记忆。

　　John Lin的妻子Mei Lin是大学教授，儿子Eddy Lin正在学习音乐理论，他们住在一起，John Lin非常爱他的家人。

　　以下就是John Lin度过的一天早晨：6点醒来，开始刷牙、洗澡、吃早餐，在出门工作前，他会见一见自己的妻子Mei和儿子Eddy。

　　随后发生的一系列事情，都可能存在失败点，智能体可能不会继续坚持这个意图，或者会忘记告诉他人，甚至可能忘了出现。

　　在配置环境之前，首先需要生成一个包含OpenAI API密钥的utils.py文件，并下载必要的软件包。

　　如果看到「Your environment server is up and running」这个提示，意思就是服务器运行正常。确保环境服务器在运行模拟时持续运行，因此请保持这个命令行标签打开。

　　（注意：建议使用Chrome或Safari。Firefox可能会出现一些前端故障，但应该不会影响实际模拟。）

　　打开另一个命令行窗口（你在步骤 1 中使用的仍在运行环境服务器，需要保持不动）。导航到reverie/backend_server并运行reverie.py来启动模拟服务器：

　　请注意，需要将上述的 step-count 替换为一个整数，表示要模拟的游戏步数。

　　一旦运行完成，「Enter option」提示会再次出现。此时，你可以通过重新输入run命令并指定所需的游戏步数来继续模拟，或者输入exit退出但不保存，输入fin则是保存并退出。

　　下次运行模拟服务器时，只要提供模拟的名称就可以访问已保存的模拟。这样，你就可以从上次离开的位置重新启动模拟。

　　你可能会发现，重放中所有角色的Sprite看起来都是一样的。这是因为重放功能主要用于调试，并不优先考虑优化模拟文件夹的大小或视觉效果。

　　要正确演示带有角色Sprite的模拟，首先需要压缩模拟。为此，请使用文本编辑器打开位于reverie目录中的compress_sim_storage.py文件。然后，执行压缩函数，并将目标模拟的名称作为输入。这样，模拟文件就会被压缩，从而可以进行演示。

　　自定义的历史文件的列格式必须与附带的示例历史文件一致。因此，作者建议通过复制和粘贴存储库中已有的文件来开始该过程。

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