ChatDev - AI Agents 来开发游戏

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一直都说 Agent 是通往 AGI 之路。之前清华的 ChatDev 很多人都聊起过，今天我学习一下。

文章的摘要这么说的：
软件工程是一个以复杂决策过程为特征的领域，往往依赖于微妙的直觉和咨询。深度学习的最新进展已开始通过在软件开发的各个阶段实施精细的设计，革新软件工程实践。在这篇论文中，我们提出了一个创新的范例，它在整个软件开发过程中利用大型语言模型（LLMs），通过自然语言通信简化和统一关键过程，从而消除了在每个阶段都需要专门模型的需求。这个范例的核心是CHATDEV，一个虚拟的以聊天为动力的软件开发公司，它细致地将开发过程划分为四个不同的时间阶段：设计、编码、测试和文档编写。每个阶段都吸引了一个团队的参与，如程序员、代码审查员和测试工程师，促进协作对话，促进流畅的工作流程。聊天链作为一种促进器，将每个阶段分解为原子子任务。这使得可以双重角色，通过上下文敏感的通信提出和验证解决方案，从而高效地解决特定的子任务。对CHATDEV的重要分析突显了其在软件生成中的显著效能，使整个软件开发过程在不到七分钟的时间内以不到一美元的成本完成。它不仅识别和缓解潜在的脆弱性，而且在保持可称道的效率和成本效益的同时纠正潜在的we错觉。CHATDEV的潜力揭示了将LLMs整合到软件开发领域的新的可能性。

Collaboration allows us to know more than we are capable of knowing by ourselves. It empowers us to think differently, access information we wouldn’t have otherwise, and combine ideas as we work together towards a shared goal.

— Paul Solarz

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让不同的 agent 扮演不同的专家，然后协同来完成一个游戏的开发。然后不同角色之间进行沟通，当然也增加了反思环节。

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• “记忆流”将保存每个机器人每轮对话的记录，以便任何时候阅读，以确保思考的连续性。
• “自我反思”机制是在机器人完成各自的工作但未能达到要求时，生成一个“伪自我”，并将问题和相关对话反馈给指导者。

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不过只是发布了 paper，没有开源 Code，也没有开放 Demo，所以我也没办法重现。

Paper 地址：https://arxiv.org/abs/2307.07924