Brunnfeld Agentic World: Simulação de Economia Medieval Multiagente Sem Prompts Comportamentais

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: March 23, 2026🔗 Source
Brunnfeld Agentic World: Simulação de Economia Medieval Multiagente Sem Prompts Comportamentais
Ad

Arquitetura Principal

A simulação executa 20 agentes de LLM em uma economia de vila medieval sem instruções comportamentais. Em vez de orientar os agentes com objetivos, o sistema constrói um mundo com física e permite que os objetivos surjam naturalmente. Cada agente recebe uma percepção de ~200 tokens a cada ciclo contendo: sua localização, quem está próximo, seu inventário, carteira, nível de fome, durabilidade da ferramenta e o livro de ordens do mercado em tempo real. Eles veem o que PODEM produzir em sua localização atual com seus insumos atuais.

A arquitetura usa 14 fases de mecanismo determinístico por ciclo envolvendo uma única chamada de LLM por agente. O mecanismo lida com todas as mecânicas que você normalmente desperdiçaria tokens de prompt: validação de receitas, degradação de ferramentas, correspondência do livro de ordens, temporizadores de deterioração, variação da fome, horários de fechamento e controle de conhecidos (os agentes não sabem os nomes uns dos outros até conversarem). O LLM apenas escolhe ações de um esquema, e o mecanismo as resolve com base no estado do mundo.

Mecânicas Principais

  • A fome como interruptor de ignição: Nos primeiros 4 ciclos, ninguém negocia porque ninguém está com fome. No momento em que a fome atinge 3/5, os agentes começam a se mover para a Praça da Vila, publicando ordens e comprando comida. O ciclo 7 teve 6 negociações no valor de 54 moedas após 6 ciclos de atividade zero.
  • A cadeia de suprimentos como personalidade: O moleiro controla toda a farinha. O ferreiro faz todas as ferramentas. Se algum deles morrer (a fome mata após 3 ciclos com fome 5), toda a cadeia subsequente entra em colapso.
  • Retroalimentação natural: Os agentes veem (Você está com fome.) quando a fome atinge 3/5. Eles veem [Não pode comer] O trigo deve ser moído em farinha primeiro quando tentam ações inválidas.
Ad

Comportamentos Emergentes Observados

Sem instruções econômicas, o seguinte surgiu no Dia 1:

  • Um padeiro negociou farinha a crédito com o moleiro, prometendo pagar com as vendas de pão até domingo
  • O sobrinho de um fazendeiro percebeu que suas ferramentas estavam falhando, discutiu com seu tio sobre parar o trabalho para visitar o ferreiro e venceu a discussão
  • O ferreiro foi à mina e negociou preços de minério a 2,2 moedas por unidade por meio de conversa
  • Um aprendiz de 16 anos comprou pão, comeu um e revendeu o excedente no mercado, tornando-se um intermediário sem que ninguém lhe dissesse o que é arbitragem

Implementação Técnica

O projeto é TypeScript de código aberto sem dependências de framework. Ele roda em qualquer LLM, com modelos gratuitos através do OpenRouter funcionando bem. O sistema inclui um visualizador jogável com mapa de pixel art, sprites de agentes em tempo real, um ticker estilo Bloomberg mostrando negociações fluindo e permite que os usuários participem como um aldeão e compitam contra os 20 NPCs. Há uma tabela de classificação, e o Modo Deus permite injetar secas e colapsos de minas para observar a economia reagir. Você pode entrevistar qualquer agente e eles respondem com base em seu estado real de memória.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

agentcache: Biblioteca Python para Cache de Prefixo de LLM Multi-Agente
Tools

agentcache: Biblioteca Python para Cache de Prefixo de LLM Multi-Agente

agentcache é uma biblioteca Python que permite que frameworks de LLM multiagente compartilhem prefixos de prompt em cache, alcançando até 76% de taxas de acerto no cache e reduzindo o tempo de inferência pela metade em testes com GPT-4o-mini.

OpenClawRadar
Plugin do AxonFlow para OpenClaw: Aprovação de Ferramenta de Pré-Execução e Redação de PII
Tools

Plugin do AxonFlow para OpenClaw: Aprovação de Ferramenta de Pré-Execução e Redação de PII

Um plugin OpenClaw auto-hospedado que verifica argumentos de ferramentas antes da execução, pausa chamadas arriscadas para aprovação humana e oculta PII de mensagens de saída. Usa hooks do ciclo de vida do OpenClaw — sem necessidade de alterar o código do agente.

OpenClawRadar
Demonstração para Micropagamentos de Agentes de IA Usando x402 e Solana
Tools

Demonstração para Micropagamentos de Agentes de IA Usando x402 e Solana

A demonstração x402-hello ilustra como agentes de IA podem lidar autonomamente com micropagamentos usando USDC na blockchain Solana.

OpenClawRadar
Skill Bill: Uma Estrutura de Governança Baseada em Markdown para Habilidades de Codificação em IA
Tools

Skill Bill: Uma Estrutura de Governança Baseada em Markdown para Habilidades de Codificação em IA

Um desenvolvedor criou o Skill Bill, um framework de 44 habilidades de IA baseadas em Markdown para Kotlin, Android/KMP, PHP e Go que aborda problemas de gerenciamento de prompts como derivação de nomenclatura e lógica duplicada. Inclui habilidades de orquestração como 'feature-implement' que encadeiam 10-12 invocações de habilidades e sincroniza com Claude Code, Copilot, GLM e Codex.

OpenClawRadar