Imagine um mundo onde agentes de software computacionais simulem comportamentos humanos críveis, um mundo onde artistas de IA pintem e autores escrevam, onde esses agentes de IA formem opiniões e iniciem conversas, e onde memórias sejam sintetizadas em reflexões de nível superior para planejar o comportamento. Este é o mundo dos agentes generativos. Neste artigo, exploraremos o artigo inovador que apresenta os agentes generativos e suas implicações no futuro dos jogos e outras aplicações.
Visão Geral do Artigo
Um novo e fascinante artigo de Stanford e Google intitulado “Agentes Generativos: Simulacros Interativos do Comportamento Humano” apresenta os agentes generativos, agentes de software computacionais que simulam o comportamento humano de forma crível. Os pesquisadores criaram um mundo simulado no qual colocaram 25 agentes generativos, cada um com sua própria personalidade.
Esses agentes acordam, preparam o café da manhã, vão para o trabalho e formam opiniões como os humanos. O mais fascinante é que esses agentes lembram e refletem sobre os dias passados enquanto planejam seus próximos dias, usando memórias de interações que tiveram. Todos esses agentes são impulsionados por um modelo de linguagem grande, e a arquitetura estende esse modelo para armazenar registros complexos das experiências dos agentes usando linguagem natural.
Os agentes produzem comportamentos sociais individuais e emergentes críveis, assim como os humanos. Este trabalho tem implicações significativas para a indústria de jogos, pois permite que personagens não jogáveis (NPCs) em videogames tenham seu próprio caráter e personalidade, interagindo com os jogadores de forma mais natural.
Ambiente de Simulação: Smartville
Os autores simularam um pequeno mundo sandbox chamado Smartville, inspirado no popular jogo “The Sims”. Smartville consiste em espaços de convivência, casas, cafés, bares, lojas, parques, faculdades, mercados e farmácias. A ideia era explorar como os comportamentos sociais poderiam surgir entre os agentes de IA.
Três componentes principais foram incluídos na arquitetura dos agentes:
- Fluxo de Memória: Registra as experiências dos agentes.
- Reflexão: Sintetiza memórias em inferências de nível superior.
- Planejamento: Traduz as conclusões em planos de ação.
Essas reflexões e planos influenciam o comportamento futuro dos agentes, permitindo que eles tomem medidas de forma independente.
Criando Eventos e Interações no Jogo
Agentes generativos podem simplificar o processo de criação de eventos e interações no jogo. Por exemplo, em vez de criar manualmente o comportamento de vários personagens para uma festa de Dia dos Namorados, é suficiente dizer a um agente que ela quer dar uma festa. Esses agentes podem interagir independentemente uns com os outros, e o ambiente conseguiu espalhar a notícia sobre a festa e comparecer. Um agente até convida outro agente para um encontro na festa, tudo a partir de uma única sugestão inicial gerada pelo usuário.
Personalidades e Interações dos Agentes
Os autores criaram uma descrição em linguagem natural de um parágrafo da identidade de cada agente, incluindo sua ocupação e relacionamento com outros agentes. Essas descrições servem como memórias iniciais para o agente. Por exemplo, John Lin é descrito como um balconista de farmácia com a seguinte descrição:
“John Lin é um balconista de farmácia no The Vito Market and Pharmacy que adora ajudar as pessoas. Ele está sempre procurando maneiras de tornar o processo de obtenção de medicamentos mais fácil para seus clientes.”
Todas as interações desses agentes com seu mundo e entre si são por meio da linguagem natural. A cada timestamp, os agentes emitem uma declaração em linguagem natural descrevendo sua ação atual, que é traduzida em movimentos atuais e exibida na interface sandbox como um conjunto de emojis.
Controlando e Manipulando Agentes
Embora esses agentes de IA sejam independentes e suas interações aconteçam organicamente, os usuários também têm algum controle. Existem duas maneiras pelas quais os usuários podem interagir com o jogo:
- Comunicar-se com o agente por meio de conversa.
- Emitir diretrizes para o agente na forma de uma voz interior, que controla o comportamento do agente.
Por exemplo, quando dito por um usuário como a voz interior de John, “Você vai concorrer contra Sam na próxima eleição”, John decide concorrer e compartilha sua candidatura com sua esposa e filho. Isso demonstra como os usuários podem controlar e manipular o ambiente e o comportamento desses agentes.
Um Dia na Vida de um Agente
O dia de um agente começa com uma descrição de um único parágrafo, e seu comportamento evolui à medida que eles interagem uns com os outros e com o mundo. Por exemplo, Jonathan acorda por volta das 7 da manhã, escova os dentes, toma um banho, prepara e toma o café da manhã e verifica as notícias na mesa de jantar. Seu filho Eddie acorda, e eles têm uma breve conversa antes de seguirem com seu dia.
O comportamento dos agentes muda com base em suas interações com outros agentes. A arquitetura dos agentes controla o comportamento de cada agente, permitindo que eles percebam seu ambiente e armazenem as percepções no fluxo de memória. Quando eles precisam realizar uma ação, eles recuperam informações do fluxo de memória e planejam sua próxima ação com base nessas informações. As memórias armazenadas também são usadas para mudar o comportamento dos agentes, permitindo que eles reflitam sobre memórias passadas e ajustem suas interações com o ambiente e outros agentes.
Aplicações no Mundo Real
Além de jogos e NPCs, os agentes generativos têm aplicações no mundo real. Por exemplo, se você estiver se preparando para uma entrevista com uma pessoa ou personalidade difícil, você pode usar agentes de IA para simular seu comportamento e interagir com eles. Isso pode ajudá-lo a se preparar para a entrevista ou outras situações sociais.
Demonstração Online
Embora a demonstração online não seja em tempo real e apresente uma reprodução pré-computada de uma simulação que aconteceu antes, você pode ver as interações e as diferentes atividades dos agentes. Você pode selecionar um dos 25 agentes diferentes e ver o que o agente está fazendo a qualquer momento. Este trabalho fascinante tem o potencial de mudar a indústria de jogos e a forma como interagimos com diferentes agentes de IA, abrindo um novo mundo de possibilidades.
https://reverie.herokuapp.com/arXiv_Demo/
Em conclusão, os agentes generativos representam um avanço significativo no mundo da IA, oferecendo um vislumbre de um futuro onde o comportamento humano crível é simulado e interativo. Esta tecnologia promete revolucionar os jogos e outras aplicações, proporcionando infinitas oportunidades para experiências e interações orientadas por IA.
Artigo de pesquisa
https://arxiv.org/pdf/2304.03442.pdf