Werld: Открытая симуляция искусственной жизни с эволюционирующими нейронными сетями

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 1 марта 2026 г.🔗 Source
Werld: Открытая симуляция искусственной жизни с эволюционирующими нейронными сетями
Ad

Что такое Werld

Werld — это симуляция искусственной жизни на чистом Python, использующая только стандартную библиотеку, которая помещает агентов в вычислительную экосистему с пустыми нейронными сетями и нулевым знанием о существовании человека. Агенты эволюционируют через выживание и размножение, а не через обратное распространение ошибки, без жёстко заданного поведения или функций вознаграждения.

Техническая реализация

Симуляция работает на 800 узлах, организованных как граф малого мира Уоттса-Строгаца. Она начинается с 30 агентов, оснащённых нейронными сетями NEAT (Нейроэволюция дополняющих топологий), которые могут эволюционировать свою топологию. Каждый агент имеет:

  • 64 сенсорных канала, охватывающих градиенты энергии, феромонные следы, близлежащих агентов, сезонные ритмы, внутреннее состояние и 19 скрытых каналов, которые изначально неизвестны
  • 7 непрерывных моторных эффекторов для действий
  • До 16 каналов вещания для коммуникации
  • 29 наследуемых признаков генома, включая пропускную способность связи, затухание памяти, агрессию против сотрудничества

Мозги могут выращивать новые нейроны, обрезать связи и эволюционировать любую из 7 функций активации на узел. Каждый когнитивный компонент имеет метаболическую стоимость — больше нейронов, связей или коммуникации требует больше энергии.

Механика эволюции

У агентов две основные цели: собрать достаточно энергии, чтобы выжить, и прожить достаточно долго, чтобы размножиться. При размножении потомство наследует мутированные копии нейронных признаков от обоих родителей через полное половое скрещивание с выравниванием генов NEAT. Это включает сенсорную обработку, поведенческие побуждения и все 29 признаков генома.

Система позволяет эволюционировать в любом направлении. Агенты могут открывать ранее неизвестные сенсорные каналы, развивать коммуникационные паттерны, создавать моторные паттерны, которые становятся наследуемыми составными действиями, и формировать отдельные виды на основе эволюционирующих признаков генома.

Ad

Наблюдения из начальных запусков

В одном 12-часовом запуске изначальные 30 агентов выросли до более чем 7000. Симуляция пережила 20+ популяционных кризисов и голодов, которые уничтожили большинство популяций, за которыми последовало восстановление из горстки выживших. За этот период погибло более 18 000 агентов.

Выжившие агенты эволюционировали в сторону более эффективного потребления энергии, обрезали ненужную нейронную сложность, развили базовую коммуникацию и часто размножались. Некоторые линии эволюционировали полностью вне корковых структур, улучшая при этом ёмкость мозга. В других случаях популяции сокращались до единственных выживших, которые заселяли мир мутировавшими потомками.

Панель управления и мониторинг

Werld включает панель управления на Next.js под названием «Werld Observatory», которая предоставляет живые обзоры:

  • Динамика популяции
  • Метрики сложности мозга
  • Траектории видов
  • Генератор повествовательных историй
  • Визуализация живой карты мира

Статус проекта

Проект имеет открытый исходный код под лицензией MIT с 42 звёздами на GitHub. Создатель отмечает, что он может потреблять значительный объём памяти при локальном запуске. Кодовая база включает директории агентов, панели управления, движка, сохранения, рассуждений, систем и утилит.

📖 Read the full source: HN AI Agents

Ad

👀 Смотрите также

VibeSmith: Локальный инструмент для выявления конфликтов навыков в проектах Claude Code
Инструменты

VibeSmith: Локальный инструмент для выявления конфликтов навыков в проектах Claude Code

VibeSmith — это локальное приложение для macOS, которое обеспечивает единый обзор проектов Claude Code, обнаруживает конфликты, когда глобальные и проектные компоненты имеют одинаковые имена, визуализирует зависимости в виде направленных ациклических графов (DAG) и отслеживает использование токенов контекста.

OpenClawRadar
Архитектура памяти Vektori: принципы из утекшей системы Claude
Инструменты

Архитектура памяти Vektori: принципы из утекшей системы Claude

Vektori реализует трехуровневую иерархическую графовую структуру предложений для памяти ИИ, вдохновлённую утечкой принципов архитектуры Claude. Система использует строгие фильтры качества, скептическое извлечение с минимальным баллом 0.3 и сохраняет историю исправлений между сессиями.

OpenClawRadar
llmLibrarian: Локальный движок RAG с интеграцией MCP для файлового AI-поиска
Инструменты

llmLibrarian: Локальный движок RAG с интеграцией MCP для файлового AI-поиска

llmLibrarian — это локальный движок RAG, который предоставляет возможности поиска через MCP, позволяя ИИ-агентам, таким как Claude, запрашивать проиндексированные файлы. Он использует коллекции ChromaDB для организации, Ollama для синтеза и хранит всё на устройстве.

OpenClawRadar
Queuelo: Облегченный API для согласования действий LLM-агентов
Инструменты

Queuelo: Облегченный API для согласования действий LLM-агентов

Queuelo — это простой API-слой, который позволяет агентам LLM приостанавливаться перед необратимыми действиями. Агенты отправляют POST-запросы на действия, вы получаете уведомление для одобрения или отклонения, и агент получает ответ через вебхук.

OpenClawRadar