解析Project89:一种模块化的高性能AI Agent框架

Project89采用了一种创新的方法来设计AI Agent框架。这是一个专为游戏开发打造的高性能框架,相比传统Agent框架更加模块化且性能更优。

开发者背景

Project89的创始人此前参与开发了Magick项目,这是一款利用AI进行编程的软件。他在该项目中排名第四,展现出了很强的技术实力。

ECS架构设计

Project89采用了实体组件系统(ECS)架构来设计Agent框架。ECS是一种常用于游戏开发和模拟系统的架构模式,将数据与逻辑彻底分离,以便在大规模可扩展场景下高效管理各种实体及其行为。

ECS架构包含三个核心概念:

• Entity(实体):仅是一个ID,不包含任何数据或逻辑
• Component(组件):用于存储实体的具体数据或状态
• System（系统):负责执行与某些组件相关的逻辑

在Project89中,每个Agent被视为一个Entity,可以注册不同的组件,如:

• Agent Component:存储Agent名称、模型名称等基础信息
• Perception Component:存储感知到的外界数据
• Memory Component:存储Agent的记忆数据
• Action Component:存储要执行的Action数据

不同System之间不存在直接调用关系,每个System都会在规定的周期内独立执行一次。

ArgOS系统架构

ArgOS将System分为三个层次:

1. 有意识(Conscious)系统:更新频率较高,包括PerceptionSystem、ExperienceSystem等
2. 潜意识(Subconscious)系统:更新频率较低,包括GoalPlanningSystem、PlanningSystem等
3. 无意识(Unconscious)系统:目前暂未启用

各System之间关系复杂,通过不同的执行频率和数据流动实现Agent的感知、思考、行动等能力。

整体架构解析

ArgOS的整体架构包括:

1. 核心架构分层
2. 组件分类:包括核心身份类、行为与状态类、感知与记忆类等
3. System架构
4. Manager架构:负责资源管理,如数据库访问、状态更新冲突处理等
5. 与数据库交互:通过StateManager实现组件数据的持久化

创新点

• 各System独立运行,不存在直接调用关系,实现了高度解耦
• 易于扩展和定制Agent能力
• 性能优于传统面向对象架构,更适合并发处理
• 将System分为有意识、潜意识和无意识三层,模拟人类认知过程

Project89提供了一种高度模块化、性能优秀的AI Agent框架设计,为游戏开发和分布式AI系统提供了新的架构选择。