Искусственная жизнь: 300-строчная реализация на Python исследований в области вычислительной жизни

Что это такое
Artificial-life — это 300-строчная реализация на Python, воспроизводящая исследовательскую статью Computational Life «Как хорошо сформированные самовоспроизводящиеся программы возникают из простого взаимодействия». Она моделирует возникающее самовоспроизведение в сетке простых программ.
Как это работает
Симуляция использует сетку 240x135, содержащую 64 программы, подобные Brainfuck, с длиной инструкций, которые инициализируются случайным образом. Каждая итерация следует этому процессу:
- Соседние программы случайным образом объединяются в пары
- Их ленты инструкций объединяются вместе
- Объединённая программа выполняется максимум 213 шагов
- После выполнения ленты снова разделяются
Инструкции могут зацикливаться и мутировать сами ленты инструкций. Как описано в оригинальной статье, самовоспроизводящиеся программы, которые копируют себя на ленту соседа, часто спонтанно возникают и распространяются, захватывая всю сетку.
Визуальное представление и запуск
Каждый пиксель представляет инструкцию с уникальными цветами, а чёрный цвет указывает на хранение сырых данных (не инструкцию). Каждая секция 8x8 пикселей представляет одну программу.
Чтобы запустить симуляцию с зерном 1:
uv run main.py --seed 1В этом конкретном запуске самовоспроизводящаяся программа возникает относительно рано и захватывает большую часть сетки, пока не эволюционирует более эффективный самовоспроизводящийся организм и не доминирует над всем.
Репозиторий включает примеры вывода: universe.gif и universe.mp4, показывающие прогресс симуляции.
Технические детали
Проект использует исключительно Python (100.0% согласно определению языка GitHub) и включает стандартные файлы проекта Python: pyproject.toml, uv.lock и .python-version.
Эта реализация демонстрирует, как сложное возникающее поведение может возникать из простых правил взаимодействия, в частности показывая, как самовоспроизводящиеся программы могут эволюционировать без явного программирования для воспроизведения.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также

BrightBean Studio: Открытая платформа для управления социальными сетями, созданная на основе AI-агентов
BrightBean Studio — это платформа с открытым исходным кодом для управления социальными сетями, которую можно разместить на собственном сервере. Она поддерживает более 10 платформ с прямыми интеграциями через официальные API. Проект был создан за 3 недели с использованием Claude и Codex.

Навык Tendr: Детерминированные CLI-операции для управления памятью агента
Tendr Skill — это агентный навык, который разделяет рассуждения и выполнение для структурированной долговременной памяти, позволяя агентам решать, что нужно изменить, в то время как CLI-инструмент детерминированно обрабатывает структурные операции. Он поддерживает [[вики-ссылки]] и явные семантические иерархии между файлами.

JetBrains представляет плагин для современного Go-кода с AI-агентами Junie и Claude Code.
JetBrains выпустила плагин для AI-агентов Junie и Claude Code, улучшив их способность генерировать современный код на Go, соответствующий последним функциям и лучшим практикам языка.

Клодчек: Веб-интерфейс для Claude Code с агентами, отслеживанием расходов и системой плагинов
Claudeck — это браузерный интерфейс, обёртывающий Claude Code SDK, с возможностями автономной оркестрации агентов, отслеживания затрат, изоляции git worktree, постоянной памяти и системой плагинов. Установка: npx claudeck@latest.