Phase 16: Multi-Agent & Swarms

العاملين الجينيين و المحاكاة الناشئة

بارك وغيره 2023 (UIST '23 ، arXiv:2304.03442) سكانها Smallville، صندوق رمل من 25 عميل، مع بنية ثلاث أجزاء:memory stream(سجل اللغة الطبيعية)reflection(التجمعات على مستوى أعلى التي يولدها الوكيل حول تيارها الخاص) ، وplan(سلوك على مستوى اليوم، ثم الخطة الفرعية). النتيجة الهامة كانت ظهور حفلة عيد الحب: أحد العملاء زرع "يرغب في إلقاء حفلة عيد الحب" ، دون مزيد من النص ، أنتج دعوات تنتشر عبر السكان ، وتنسيق التواريخ ، وقام الحفلة من 24 عميلا بدأ دون معرفة بذلك. تظهر الإجراءات أن كل المكونات الثلاث مطلوبة للاعتقاد. الفشل الموثوق هو أخطاء القاعدة الفضائية (دخول المتاجر المغلقة، مشاركة الحمام الشخصي). هذه هي الهندسة المعمارية المرجعية لمحاكاة العملاء وتقييم اجتماعي متعدد العملاء في عام 2026.

Type: Learn + Build

Languages: Python (stdlib)

Prerequisites: Phase 16 · 04 (Primitive Model), Phase 16 · 13 (Shared Memory)

Time: ~75 minutes

المشكلة

معظم أنظمة متعددة الوكلاء هي فرق مكتوبة بشكل وثيق: خطط المخطط، رموز التشفير، مراجعات المراجعة. هذا يعمل للمهام المحددة بشكل جيد. لا يلتقط السلوك المتزايد وغير المكتوب الذي ينشأ عندما يكون لدى الوكلاء ذاكرة وأولويات وعالم مفتوح. البحوث، محاكاة المجتمع، وذكاء الذكاء الاصطناعي اللعب بشكل متزايد يحتاج إلى هذا النوع الثاني.

معمارة سمولفيل هي المعيار لها. حتى بارك 2023, كانت أفضل محاكاة العملاء متابعة السكريبتات السطحية; بعد ذلك، النمط هو الافتراض للعملاء التوليد في العالم المفتوح. إذا قمت ببناء محاكاة العملاء في عام 2026, فأنت إما تستخدم ثلاثة مكونات سمولفيل أو تبرير صراحة لماذا لا.

المفهوم

المكونات الثلاثة

Memory stream.سجل إضافي فقط للملاحظات والإجراءات والتفكيرات والخطط. كل إدخال له طابع زمني ونوع وصف (اللغة الطبيعية) ، والمتطالعات المشتقة: recency،importance(مقياس ذاتي من 1-10 من قبل الوكيل) ، و relevance(مثل التشابه مع الاستفسار الحالي).

[2026-02-14 09:12:03] observation: Isabella Rodriguez asked me if I like jazz
[2026-02-14 09:14:22] reflection:   I enjoy long conversations about music
[2026-02-14 10:05:00] plan:         Attend Isabella's Valentine's Day party tonight

استرداد الذاكرة يجمع بين النتائج الثلاثة:score = w_recency e^(-decay age) + w_importance importance + w_relevance cos_sim. إدخالات "أعلى" تدخل الإشارة الحالية

Reflection.بشكل دوري (كل ذكريات N أو على أحداث مهمة) ، يولد الوكيل تجمعات من ترتيب أعلى من الذكريات الأخيرة. تعود إدخالات التفكير إلى التيار ويمكن استردادها مثل أي ذاكرة أخرى. هكذا يقوم الوكيل ببناء "فهمات" المكافئ من المعتقدات طويلة الأجل في الهندسة المعمارية.

Plan.التفكك من الأعلى إلى الأسفل. أولاً، خطة يومية في خطوات واسعة ("ذهب إلى العمل، تناول العشاء مع كلاس"). ثم خطط على مستوى الساعة. ثم خطط على مستوى العمل. الخطط قابلة للتعديل: عندما يتناقض الملاحظة مع خطة، يقوم العميل بإعادة التخطيط للجزء المتضرر.

لماذا كل الثلاثة مهمة (التضحية)

قام بارك وآخرون بتطبيق عمليات التخلص من كل من الملاحظة والتفكير والخطط. كل عملية التخلص من كل شيء تؤذي الاعتقاد:

بدونobservationالعميل يفتقد السياق ويعمل على معتقدات قديمة
بدونreflectionلا يمكن للعميل أن يشكّل معتقدات عالية النظام؛ التفاعلات تبقى سطحية.
بدونplanتصبح السلوك ضوضاء ردّة فعل، الهدف يختفي.

درجات الايمان من الاعتقادات البشرية هي أعلى مع كل ثلاثة؛ انقطاع أي واحد ينتج رجعة قابلة للقياس.

ظهور يوم الحب

تم زرع أحد العملاء، إيزابيلا رودريغيز، بهدف "يريد أن يقدم حفلة عيد الحب في مقهى هوبز في 14 فبراير في الساعة الخامسة مساءً". لا يحصل الـ 24 عميلاً الآخرين على مثل هذه البذور. خلال أيام محاكاة:

خطة (إيزابيلا) تشمل دعوة الناس
كل دعوة تصبح ملاحظة في تيار الذاكرة الجار.
إنّ التفكير الذي يلقيه الجار يثير المعتقدات: "إيزابيلا تقوم بعقد حفلة".
خطة الجار تتضمن "التواجد في حفلة في 14 فبراير"
الجيران يخبرون الجيران الآخرين، الدعوة تنتشر بدون تنسيق مركزي.
في الخامسة مساءً في 14 فبراير، يتجمع العديد من العملاء في مقهى هوبز

هذا هو الظهور في المعنى الفني: سلوك على مستوى النظام (حزب) نشأ من التفاعلات المحلية (الدعوات الثنائية + التخطيط الفردي) دون منظم مركزي.

أساليب الفشل الموثقة

بارك وغيره يستند صراحة:

Spatial norm errors.يذهب العملاء إلى المتاجر المغلقة. يحاول العملاء استخدام نفس الحمام الشخصي. يأكل العملاء في غرف غير مصممة للأكل. النموذج لا يستنتج القواعد الاجتماعية والجسدية من البيئة وحدها.
Memory overflow.تدخل محاكاة عميقة تسبب زيادة تكلفة استرداد الذاكرة. العلاج العملي: ضغط الذاكرة الدوري (التجميع والقسم) والتدهور على الإدخالات منخفضة الأهمية.
Reflection hallucination.يمكن للاستعراضات اختراع علاقات لا توجد في تيار الذاكرة. التخفيف: تضمين هويات الذاكرة المصدرية في طلبات التفكير والتحقق من وقت الاسترداد.

هذه هي أوضاع الفشل ذات الصلة بالإنتاج: أي محاكاة 2026 الوكيل تتحلف عليها.

قواعد تنفيذية من ثلاثة مكونات

Memory is append-only.لا تتغير إدخال ذاكرة إصلاحات هي إدخالات جديدة
Importance scores are cheap.اتصل بالماجستير ليشكل الدرجة 1-10 في وقت الكتابة.
Retrieval is ranked, not filtered.أعلى-ك من النتيجة المشتركة؛ لا تستخدم المرشحات الصلبة (التي تفقد السياق).
Reflection runs periodically.محفز عندما يتجاوز مجموع أهمية الذاكرة غير المعالجة عتبة (مثل 150).
Plans are revisable.عندما تتناقض ملاحظة جديدة بخطة، قم بتجديد القطاع المتضرر فقط، وليس الخطة بأكملها.

وكلاء توليد خارج مدينة سمولفيل

وتوسع الأدب المتابع لعام 2024-2026 الهندسة المعمارية:

Multi-agent social simulation for policy / market research.السكان مثل Smallville يحاكسون سلوك المستخدم في استجابة للميزات. أسرع من اختبارات A / B؛ الدقة موضع شك.
NPC AI for games.ألعاب اللعب مع عملاء سمالفيل تنتج قصصاً ناشئة بدلاً من مهمات مخطوطة.
Generative-agent evaluation benchmarks.بدلاً من دقة المهمة، تصبح المقياسة مصداقية + منسقة السلوك على مدار المرات الطويلة.

الهندسة المعمارية هي المرجع. التوسعات تغير المكونات (خزن الناقل للذاكرة، والعكس المرتفع من الاسترداد، والخطط النيورو الرمزي) ولكن الحفاظ على هيكل ثلاثة أجزاء.

لماذا هذا مهم لمهندسة متعددة الوكلاء

سمولفيل هو دليل على مفهوم أن ظهور متعدد الوكلاء رخيص عندما تكون المكونات صحيحة. تم الآن نقل الهندسة المعمارية على نماذج مفتوحة المصدر (تخسر LLM الصغيرة مصداقية بشكل لطيف وليس حاد). أي نظام إنتاج يحتاج emergent social behaviorيستخدم هذا الشكل أي نظام يحتاجtight task executionيستخدم النماذج الإشرافية / الأدوار / البدائية من وقت سابق في هذه المرحلة.

بناءها

code/main.pyيطبق المكونات الثلاث في stdlib Python مع سياسات وكيل مكتوبة (لا LLM الحقيقي). يعيد التجربة ظهور عيد الحب في التفاصيل:

MemoryStream إضافة فقط سجل مع استرداد الحدوث/الأهمية/التساوي.
reflect(stream)التفكير المكتوب على الذكريات الأخيرة ذات الأهمية العالية.
plan(agent_state) خطط على مستوى اليوم والساعة على أساس المعتقدات الحالية.
سيناريو: 5 عملاء، العميل الأول يبدأ "حفلة رمي في الخامسة مساءً" عبر التشابك المحاكاة، تنتشر الدعوة ويتقارب العملاء.

أركض

python3 code/main.py

الناتج المتوقع: تكتة تكتة. بحلول التكتة النهائية، 3 من الخمسة وكلاء على الأقل يظهرون الحزب في خطتهم، ويتقاربون في موقع الحزب. البذور الوحيدة أنتجت الوصول المنسق دون أي منظمة.

استخدمها

outputs/skill-simulation-designer.mdتصميم محاكاة عامل مولد: عدد العاملين، مخطط الذاكرة، تسلسل التردد، آفاق الخطة، ومقاييس التقييم.

أرسله

قواعد محاكاة الإنتاج:

Memory is the database.اختر متجر حقيقي (مجموعة متجهات البيانات، وترتيبات البيانات) على مقياس.
Log the retrieval trace.لكل عمل، سجل ذكريات "ك" العليا التي قادتها.
Budget per-agent tokens.كل وكيل يستعيد + يعكس + خطة لكل تيك هو O(k) LLM مكالمات. N وكلاء × T تيك × مكالمات-ل-تيك يمكن أن تتجاوز ميزانيتك.
Compact memory periodically.تلخيص وتقليص الإدخالات ذات الأهمية المنخفضة سياسة الاحتفاظ هي قرار تصميم وليس تفاصيل.
Detect spatial / social norm violationsالمعماريات لا تتعلمهم

التمارين

أركضcode/main.pyتأكد من تجمع 3 + عملاء في الحفلة، زيادة العملاء إلى 10 هل الظهور لا يزال يحدث؟
إزالة خطوة التفكير كيف يبدو السلوك؟ خريطة إلى اكتشاف التجاوز في بارك 2023.
تعرض هدف متنافسي ("كلاوس يريد أن يعطي محاضرة بحثية في الساعة الخامسة مساءً") هل يتفرق العملاء، أم أن هدف واحد سيطر؟ ما الذي يحدد ذلك؟
إضافة قيود مساحية: كافيه هوبز يحتوي على ما لا يزيد عن 4 عملاء. هل تتجاوز مسدس المحاكاة بشكل رائع، أم أنها تضرب نمط فشل "الحمام الشخصي" ؟
اقرأ Park et al. (arXiv:2304.03442) القسم 6 (تجارب السلوك الناشئ). حدد سلوكًا لا يمكن إعادة تكوينه في الصورة الصغيرة الخاصة بك. أي مكون من المكونات التي تحتاج إلى تعزيزها؟

الشروط الرئيسية

Term	What people say	What it actually means
Memory stream	"The agent's diary"	Append-only log of observations, actions, reflections, plans.
Recency	"How new is the memory"	Exponential-decay score by age.
Importance	"How much does the agent care"	Self-rated 1-10 at write time. Cached.
Relevance	"How related to the current query"	Cosine similarity (embedding-based).
Reflection	"Higher-order belief"	Synthesis generated from recent memories, re-ingested as a new memory.
Plan	"Day/hour/action decomposition"	Top-down plan tree. Revisable when observations contradict.
Smallville	"Park 2023's sandbox"	25-agent simulation that produced the Valentine's Day emergence.
Believability	"The quality metric"	Human-rater score for whether behavior seems like a plausible agent.