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我们在构建一个虚拟世界，借助大语言模型的“自然语言处理能力”和有限的"推理能力"来驱动整个世界中角色们的运作。

角色被赋予了思考、记忆的能力，可以和世界中的其他角色进行交流。你可以在 这个聊天记录 中看到基础的角色之间是如何“活过来”为了自己的目的进行交流的。

角色：

1. 规划 Plan
2. 交互 Interact
3. 记忆 Memory
4. 反思 Reflect
5. 外部工具 Tools

世界：

1. 底层循环
2. 大循环
3. 资源管理

本项目使用python3.11开发，在开始前首先我强烈建议起一个venv来试运行

pip install -r requirements.txt

# 这是一个两个角色相互交流的demo，角色的设定在tool_build_character.py里面
# 默认使用了gpt3，如果你觉得对话不够生动，你可以直接使用gpt4，但这个可能会更贵  :)
export openai_api_key="{你的openai api key}"; python ./bot_interaction.py

如果你不想运行只是想看看效果，你可以在 这个聊天记录找到我们调试出来的一些记录 在这个case里面，我们设置了角色的性格，思考方式，目标和外表着装，所以可以看到角色的行为非常的生动，他们甚至会打量对方，并且根据对方的特征来打招呼，还能做出一些简单的动作，例如握手，打招呼，点头微笑，展示一些文件等

Bot的模块结构，下面这张图解释了机器人的模块结构

1. Bot: 机器人的外壳，整合了Brain和Body
2. Brain: 机器人的大脑，具备各种各样的能力，例如: 回应能力 交互能力等
3. Body: 机器人的身体，可以使用tools去做某些事情
4. PromptFactory: 最底层的prompt构造器，具备事件链和各种事件，用来响应当bot做到动作或者被环境影响时，bot该如何应对，可以根据bot扮演角色的性格、bot对某些事的印象和bot的知识构造出prompt给到LLM从而得出不同的反应。

记忆的处理方法，正是记忆模块使得CyberNexus区别于一般的ChatBot，下面这张图解释了机器人的记忆模块是如何运作的 当角色（这个角色可以是human可以是bot）与bot交互的时候，会产生对话记录，history。history存储于记忆模块中，作为短期记忆，超过一定程度以后会被要求压缩，总结成一段记忆，存储到长期记忆中。

构建一个能感知世界且实时自驱动的机器人

• 世界的基础运转能力
• 创建角色，以及对应的 bot
• 角色的记忆和反省能力
• 与角色聊天
• 两个角色之间互动聊天
• 角色察觉周围环境的能力 (Tools)
• 角色思考决策的能力
• 虚拟社区构建，社区资源设置和管理
• 社区角色之间的沟通交互，世界运作
• 可视化：角色交互和资源使用
• 角色的虚拟形象