开源项目教程：可训练角色代理

开源项目教程：可训练角色代理

1. 项目介绍

本项目是基于开源代码库 trainable-agents 的使用教程，该项目旨在创建一种可训练的角色扮演代理（Character-LLM），它能够通过实际经验、特征和情感学习，模仿特定人物的行为和语言风格。与基于提示的代理不同，Character-LLM 是专门为角色扮演训练的，能够无需额外的提示或参考文档，扮演如贝多芬、埃及艳后克丽奥帕特拉、朱利叶斯·恺撒等具有详细背景知识和代表性的角色性格。

2. 项目快速启动

以下是快速启动项目的步骤：

首先，确保您已经安装了必要的依赖项，包括 Python 环境和相关库。

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/choosewhatulike/trainable-agents.git
cd trainable-agents

# 安装依赖项
pip install -r requirements.txt

接下来，您可以开始生成特定角色的数据：

# 生成角色场景数据
python run_api_gen_data.py --prompt_name gen_scene --character Beethoven

# 解析生成的场景数据
python parser/parse_data_scene.py result/2023-10-08/gen_scene/gpt-3.5-turbo-temp-0.2-char-Beethoven.jsonl

然后，您可以生成角色的互动体验数据：

# 生成角色对话数据
python run_api_gen_data.py --prompt_name gen_dialogue --character Beethoven --data_path processed/2023-10-08/

# 解析生成的对话数据
python parser/parse_data_dialogue.py result/2023-10-08/gen_dialogue/gpt-3.5-turbo-temp-0.2-char-Beethoven.jsonl

最后，将生成的数据转换为训练格式，并准备开始训练您的角色代理：

# 转换数据格式
python parser/convert_prompt_data.py processed/2023-10-08/generated_agent_dialogue_Beethoven.json

3. 应用案例和最佳实践

• 案例一：使用 Character-LLM 作为一个聊天机器人，与用户进行交互，模仿历史上著名人物的风格。
• 最佳实践：在训练角色代理时，确保使用足够的多样化数据，以便代理能够学习到角色的各个方面。

4. 典型生态项目

• 角色数据集构建：构建和维护一个包含不同历史人物角色的数据集，用于训练 Character-LLM。
• 模型训练优化：开发新的算法和优化技术，提高角色代理的性能和真实性。