Бруннфельдский Агентный Мир: МногоАгентная Симуляция Средневековой Экономики Без Поведенческих Подсказок

Основная архитектура
Симуляция запускает 20 агентов LLM в средневековой деревенской экономике без каких-либо поведенческих инструкций. Вместо того чтобы задавать агентам цели, система создаёт мир с физикой и позволяет целям возникать естественным образом. Каждый агент получает около 200 токенов восприятия за такт, содержащих: его местоположение, кто находится рядом, его инвентарь, кошелёк, уровень голода, прочность инструментов и живой стакан заявок рынка. Они видят, что они МОГУТ производить в своём текущем местоположении с имеющимися у них ресурсами.
Архитектура использует 14 детерминированных фаз движка за такт, оборачивающих один вызов LLM на агента. Движок обрабатывает всю механику, на которую вы обычно тратите промпт-токены: проверку рецептов, износ инструментов, сопоставление заявок в стакане, таймеры порчи, изменение голода, часы закрытия и ограничение знакомств (агенты не знают имён друг друга, пока не пообщались). LLM просто выбирает действия из схемы, а движок разрешает их в соответствии с состоянием мира.
Ключевые механики
- Голод как переключатель зажигания: Первые 4 такта никто не торгует, потому что никто не голоден. Как только голод достигает 3/5, агенты начинают двигаться к Деревенской площади, выставлять заявки, покупать еду. На 7-м такте произошло 6 сделок на сумму 54 монеты после 6 тактов нулевой активности.
- Цепочка поставок как личность: Мельник контролирует всю муку. Кузнец делает все инструменты. Если кто-то из них умирает (голод убивает после 3 тактов при голоде 5), вся последующая цепочка рушится.
- Естественная обратная связь: Агенты видят
(Вы голодны.), когда голод достигает 3/5. Они видят[Нельзя съесть] Пшеницу нужно сначала смолоть в муку, когда пытаются выполнить недопустимые действия.
Наблюдаемые возникающие поведения
Без каких-либо экономических инструкций в первый день возникло следующее:
- Пекарь договорился с мельником о муке в кредит, пообещав расплатиться с выручки от продажи хлеба к воскресенью
- Племянник фермера заметил, что его инструменты выходят из строя, поспорил с дядей о необходимости прекратить работу и посетить кузнеца, и выиграл спор
- Кузнец отправился в шахту и договорился о цене на руду в 2,2 монеты за единицу через разговор
- 16-летний ученик купил хлеб, съел один, а излишки перепродал на рынке, став посредником, хотя никто не объяснял ему, что такое арбитраж
Техническая реализация
Проект представляет собой открытый исходный код на TypeScript без зависимостей от фреймворков. Он работает с любой LLM, бесплатные модели через OpenRouter работают нормально. Система включает в себя игровое представление с пиксельной картой, живыми спрайтами агентов, тикером в стиле Bloomberg, показывающим поток сделок, и позволяет пользователям присоединиться в качестве жителя и соревноваться с 20 NPC. Есть таблица лидеров, а режим Бога позволяет вызывать засухи и обвалы шахт, чтобы наблюдать за реакцией экономики. Вы можете опросить любого агента, и он ответит на основе своего реального состояния памяти.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Выпущен клиент ClawControl для iOS для самоуправляемых серверов OpenClaw.
ClawControl v1.50 теперь доступен на iOS в качестве клиента для мобильных устройств, ориентированного на конфиденциальность, для самостоятельно размещенных серверов OpenClaw/Claw. Это приложение с открытым исходным кодом позволяет вести чат в реальном времени с потоковыми ответами, управлять агентами и контролировать сессии с мобильных устройств.

Связать код Claude с чат-приложениями для удаленного взаимодействия
Проект GitHub под названием cc-connect соединяет Claude Code с платформами обмена сообщениями, такими как Slack и Telegram, позволяя удалённое взаимодействие без необходимости открывать доступ к локальной машине. Агент работает локально, а небольшой мост передаёт сообщения между агентом и чат-приложениями.

Agent MCP Studio: Создавайте мультиагентные MCP-системы полностью в браузере через WASM
Agent MCP Studio позволяет проектировать, оркестрировать и экспортировать MCP-агентные системы из одного статического HTML-файла с использованием WebAssembly – без бэкенда, Docker и сервера.

Caliby: С открытым исходным кодом встроенная векторная база данных для AI-агентов с гибридным текстово-векторным хранением
Caliby — это встроенная векторная база данных на C++ с привязками к Python (pip install caliby), которая поддерживает индексы HNSW, DiskANN и IVF+PQ, заявляет о 4-кратной производительности по сравнению с pgvector и нативно хранит текст вместе с векторами для случаев использования AI Agent и RAG.