Generative Agents: 交互式人类行为仿真器

Generative Agents: 交互式人类行为仿真器

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/generative_agents

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项目介绍

Generative Agents 是一个开源项目，旨在模拟逼真的人类行为，伴随的研究论文详细阐述了这一创新技术。该项目的核心在于其模拟引擎，能够创建具有高度互动性的虚拟代理，这些代理在精心设计的游戏环境中展现如同真人般的行为模式。本仓库提供了所有必要的代码和资源，帮助研究者和开发者探索和实施生成性代理技术。

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项目快速启动

要快速启动并运行 Generative Agents，首先确保您的开发环境已经安装了Git和Python。以下是基本步骤：

环境准备

1. 克隆仓库: 使用以下命令将项目克隆到本地。

   git clone https://github.com/joonspk-research/generative_agents.git
   

2. 环境设置: 根据仓库中提供的requirements.txt文件安装依赖项。

   cd generative_agents
   pip install -r requirements.txt
   

3. 启动示例: 运行基础模拟来观察生成性代理的行为。

   python path/to/your_entry_script.py
   

   注意: 具体的入口脚本路径(path/to/your_entry_script.py)需参照项目中的实际指示或示例。

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应用案例和最佳实践

• 自定义历史行为: 开发者可以定制代理的记忆流，通过编辑或提供自己的历史文件放置在environment/frontend_server/static_dirs/assets/the_ville目录下，遵循仓库内提供的样例格式。
• 创建新模拟场景: 对于更深度的定制，建议复制现有基础模拟文件夹进行修改，若要更改代理名称或增加Smallville地图上的代理数量，则可能需要利用Tiled地图编辑器直接编辑地图配置。

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典型生态项目

尽管此部分通常涉及讨论围绕项目构建的社区项目或相关工具，但鉴于直接信息不足，推荐的做法是参与项目论坛或GitHub issues以发现生态内的合作和二次开发项目。开发者可以通过贡献自己的插件、模拟案例或优化代码来丰富这个生态系统，并鼓励共享经验与最佳实践。

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请注意，以上快速启动和使用说明基于对给定仓库结构的一般假设，具体操作时，请参考仓库内的最新文档和指南，因为实际的文件路径和脚本名可能会有所不同。

generative_agents Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/generative_agents