生成式智能體－來自NPC們的獨立宣言

遊戲裡的NPC都看過吧？

不管NPC是幹嘛的，有任務的接任務，沒任務的民聊，他們共同的特徵就是－－翻來覆去就是那幾句話。

原因也很簡單，這些NPC還不夠聰明。

換句話說，傳統的NPC都是先給他們安排好劇本，安排好話術，該到哪一步就說哪句話。

而隨著ChatGPT的出現，這些遊戲角色的對話可以在只輸入關鍵訊息的前提下，自我生成。

這就是史丹佛和Google的研究者們在做的事——用人工智慧創造出的生成式智能體。

生成式智能體怎麼產生？

這玩意兒的機理其實很簡單，用一張圖就可以簡單進行概括。

最左邊的Perceive就像是最開始的輸入，智能體開始接收各類訊息。

而中間的大框框，就是最主要的部分了，這裡揭示了生成式智能體是怎麼「生成」內容的，並且自發地走到最後一步「Act」 。

生成式智能體最主要的特色就是有個Memory Stream，也就是記憶體流。

就像上面提到的傳統npc，他們的行為和言語都是規定好的，沒有自由發揮的空間。

而如果想自由發揮，就必須有自己的「庫」，這個「庫」裡有AI記下的日常所見、所聽的事物，並加以思考，這樣才能進一步“Act”。

AI必須得學習嘛。

而提取記憶、計畫、反思的環節，就是AI處理記憶的環節。 AI不光能記住每天發生了什麼，也能反思這些事件，並制定每一天的計畫。

同時，由AI的行為所引起的新回饋，他們也會記住，並當成新的素材，繼​​續展開新一輪的處理。

Observation就是每個角色對周圍環境以及人、事的觀察，Reflection則是對這些觀察到的現象的思考。

然後角色們再根據這些內容產生Plan。

一開始，他們先自己訂定大致的計劃，然後慢慢精進。先是訂定小時計劃，再訂定5-15分鐘的短期計劃。

並且，角色也會根據周圍環境的變化修改各自的計畫。完全模仿人類行為，誰不是一天到頭瘋狂修改自己的計畫的呢。

這樣，我們就看到了生成式智能體的魅力。

我們可以看到，完全體的生成式智能體（包含觀察、思考、計畫三部分）的表現要比缺少任何一種、兩種的架構表現好得多。

可愛小人Emoji

在Google和史丹佛研究人員設計的場景下，一共有25個小AI人，生活在這麼一張地圖中。

研究人員一共設定了25個角色，並且為每個角色設定了姓名和職業等基本資訊.

比方說，John Lin是藥局店員，十分樂於助人。他總是在思考如何讓他的客戶更方便地拿藥。

生活方面，John和他的妻子Mei Lin一起生活，後者是大學教授。他們的兒子Eddy Lin正在學習音樂理論。

同時也建立了角色之間初始的關係網，例如John和他鄰居的關係，對鄰居的看法，以及和藥局同事之間的關係，平時愛聊什麼等等。

每個角色都有這麼一段預設的文字，初步勾勒出了角色框架，引發後續的交互。

而剩下的部分，就靠AI自己發揮了。

每個角色的行為都會由emoji表示，並且會在系統中用一句話概括。例如某某正在寫日記，就會用

#來表示。

有一天，Isabella和Tom相遇。他們聊起了有關競選的話題。

要知道，角色之間能使用完整清晰的自然語言來溝通。而每個角色都能感知到附近的其他角色，並能根據各自的性格和人物關係來自行決定，是擦肩而過還是開始攀談。

Isabella：「我還在想我該選誰。但我和Sam Moore聊過競選的事。你對他是什麼看法？」

Tom：「講實話，我不是很喜歡Sam。我覺得他有點脫離咱們的社區，不會為咱們的利益最大化而考慮。」

而出於試驗的目的，研究人員也可以進行幹預。不過這種幹預不同於傳統的輸入劇本。而是在一些分支的走向上稍微施加一點力量，剩下的部分還是靠AI自己發揮。

而具體到每一天的日常，每個角色都會有自己的「routine」，這個「routine」是預設的。

以下是藥局小哥John Lin的一天。而至於每天會發生什麼新鮮事，就是最有趣的部分了。

最後，再讓我們看看情人節這天AI之間發生了什麼有趣的互動吧。

在情人節這天，研究人員給了兩個角色Isabella和Maria一個預設訊息，告訴Isabella她要辦一場派對，並告訴Maria她喜歡Klaus。

然後，兩個角色就開始自己玩自己的了。

Isabella在地圖中溜達，看見人就邀請他們來自己的派對。

這其中就包含Maria。 Maria肯定也不會錯過這個機會和Klaus相處，於是她找到​​Klaus，邀請他一同前往Isabella的派對。

Isabella邀請完人也沒閒著，去咖啡廳裝飾了場地，還請來了Maria幫忙。

上面這張圖展現了這些AI彼此之間的關係，以及由派對引發的互動。

然後一群人AI就快快樂樂地在下午五點開始派對了。

下面這張圖則是詳細地展開了這場派對的舉辦是怎麼由AI自發引導的。涉及了記憶的提取、從對環境的觀察中進行的反思，以及決策。

左側是Isabella觀察到的環境內容，例如閒置的冰箱、床、架子、書桌、衣櫃等等等，然後根據環境和要舉辦派對的意圖，做出了裝飾、邀請、設計派對等等決策。

如此一來，整個過程就顯得非常飽滿了。

科幻照進現實？

以上的場景看似簡單好玩，但越發展越能展現出不一樣的力量。

Pete在推特上表示，這個成果未來可以應用在很多方面。

比如說應用在VR世界，有了這種生成式智能體充當npc，想必像西方世界裡設想的場景不再是遙不可及的。

「在西方世界中，每個NPC都有自己的思想，性格，計劃，以及人際關係。甚至，更多的東西都是自主生成的。」

而由Google和史丹佛的研究者們做的這個玩意兒，就是個迷你的Q版西方世界。

參考資料：

https://twitter.com/nonmayorpete/status/1645355225157615616 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/ 12hluz1/r_generative_agents_interactive_simulacra_of/

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