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STP Network推出自治世界引擎(AWE):扩展AI驱动世界与多Agent模拟

56天前 33 技术

原文来源:AWE


引言


Web3 领域的「自治世界」(Autonomous Worlds,AW)概念经历了重大演变。从最初完全链上的游戏环境——基于区块链的透明性和不可篡改性承诺——现在已经发展为更宏大的愿景:由代币化 AI agent 互动、适应并自我治理的可持续生态系统。这种转变反映了人们对虚拟世界的更深层构想:超越静态规则,拥抱由自治 Agent 驱动的动态涌现行为。


本文追溯 AW 概念的重新定义,聚焦该领域的先驱项目,探讨扩展多 Agent 模拟的挑战与创新解决方案,揭示从微型 AI 城镇到巨型 AI 大都会的演进之路。


重新定义自治世界



早期 AW 强调不可变状态和去中心化逻辑,聚焦区块链消除中心化控制的能力。但真正的自治不仅需要透明性,更需系统具备自主演进能力。如今,AW 更应被理解为具备以下核心特征的可持续环境:


1. 去中心化控制:无单一权威操控运作

2. 自组织能力:Agent 动态构建结构并适应变化

3. 涌现行为:自然产生未经预设的适应性结果


在此精炼定义下,AW 不仅是存续的系统,更是能够自主运作、自组织、自演进的数字生命体,形成超越预设脚本的活态生态系统。


先驱项目


Smallville(斯坦福 AI 小镇)



作为首批持续性 AI 驱动社交模拟项目,Smallville 实现重大突破。其拟人化 Agent 具备:


· 调用记忆指导决策

· 组织即兴活动(如情人节 party)

· 无明确引导下产生涌现社交行为



通过记忆与理性决策的融合,Smallville 展示了大规模自主社交互动的潜力。


Voyager(英伟达《我的世界》Agent)



Voyager 另辟蹊径,在《我的世界》开放世界中部署 LLM 驱动 Agent,其突出表现为:


· 无预设目标的探索式学习

· 掌握复杂技能(合成/导航)

· 自主获取并应用知识



通过迭代提示与自建技能库,Voyager 证明了 Agent 在非结构化环境中的进化能力,这一点也成为了可扩展自治的关键突破。


扩展自治世界的挑战


尽管有一些先驱项目奠定了基础,但将 AW 扩展至更大规模复杂系统仍面临以下挑战:


· 成本效率低下:Smallville 运行 25 个 Agent 日耗约 500 美元,Voyager 单 Agent 成本更高

· 并发冲突:资源竞争导致系统失稳

· 涌现行为停滞:Agent 陷入重复循环(如无限耕种)阻碍发展

· 自治证明:提示与记忆的集中存储削弱决策独立性主张


这些挑战揭示核心矛盾:AW 必须在算力需求与去中心化承诺间取得平衡。


扩展解决方案解析


AI Town(a16z 开发)


AI Town 聚焦易用性,提供模块化小型 AW 模拟平台,其特性包括:


· 模块化架构:简化开发定制

· LLM 无关框架:支持多 AI 模型

· 云原生部署:实现快速测试迭代

· 社区模板:提供预制起点


通过降低门槛,AI Town 赋能开发者探索自治生态系统。


Project Sid(Altera 开发)



Project Sid 突破性支持 1000+Agent 的自组织经济政治系统,其创新包括:


· 社会脚手架:动态组建群体并投票决策

· 去中心化仲裁:共识机制化解冲突

· 角色专业化:自主任务分配


该方案培育出无等级的大规模复杂社会结构。


AI Metropolis(Zhiqiang Xie 开发)


AI Metropolis 直击成本效率痛点,通过以下优化实现大规模模拟:


乱序执行:跳过非必要交互



依赖驱动的并行执行:非依赖场景异步行动



共享 LLM 上下文:减少冗余计算



这些技术实现成本降低 4 倍,使千级 Agent 模拟兼具实用性与经济性。



扩展方案对比分析


自治世界引擎(AWE)问世


可扩展多 Agent 模拟框架


SPT Network 推出的自治世界引擎(AWE)作为模块化解决方案,支持在持久数字环境中运行数千自治 Agent。通过链下模拟与链上验证及经济系统的结合,AWE 确保透明性、适应性与去中心化。


与 Zhiqiang Xie 的技术协作


AWE 通过与 AI Metropolis 创始人谢志强的合作强化性能。其在乱序执行、依赖追踪和异步 Agent 行动方面的专长,显著降低成本提升性能,使 AWE 可无缝处理数千 Agent。


里程碑:千级 Agent 演示


AWE 近期成功展示 1000 个自治 Agent 在动态演进模拟中的运行,证明通过合理架构设计,大规模 AW 可实现效率、可扩展性与成本效益的平衡。


AWE 核心特性


· 多 Agent 模拟:通过并行处理与依赖管理实现千级交互

· 事件驱动演进:内外事件触发新行为,孕育涌现社会

· 区块链整合:关键状态与行动链上锚定确保不可篡改

· 自治保证:加密存储 Agent 记忆与决策,确保防篡改独立性


AWE 不仅模拟 AW,更为完全链上化的去中心化 AI 社会奠定基础。


STP Network:品牌升级的新篇章


STP Network 即将品牌升级为 AWE Network ,体现其对可扩展自治世界的专注。作为多 Agent 模拟、链上经济和持久 AI 环境的基础设施,AWE 网络搭建 AI 与 Web3 的桥梁,开创治理模式、经济形态与数字体验的新范式。


未来展望:AI 与链上系统融合


AI 与区块链的融合为 AW 开启变革性可能:


游戏领域:AI 驱动 NPC 在链上世界构建涌现叙事


DeSci:AI 城市模拟疫情/经济政策


链上经济:AI agent 自主交易、管理 DAO、参与 DeFi


随着 AI Town 降低准入门槛、Project Sid 实现治理创新、AI Metropolis 突破成本限制,下一个跃迁将是把这些进展完全整合进入链上系统。


自治世界即未来


从独立的 AI 实验到繁荣的数字大都会,AW 标志着虚拟环境的范式转变。当 Web3 与 AI 深度交汇,我们正站在去中心化自治世界的前沿。明确的任务是:完善基础设施,释放无限潜力。


自治世界不仅是可能——更是必然。


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