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ChatArena学习资料汇总 - 多智能体语言游戏环境框架

RayRay
ChatArenaLLM语言游戏多代理环境自主代理Github开源项目

ChatArena简介

ChatArena是一个为大型语言模型(LLMs)设计的多智能体语言游戏环境库。它旨在促进自主LLM代理及其社交互动的研究，提供以下主要功能:

  • 抽象化: 基于马尔可夫决策过程，提供灵活的框架来定义多个玩家、环境及其之间的交互。
  • 语言游戏环境: 提供一系列环境来帮助理解、基准测试或训练代理LLMs。
  • 用户友好界面: 提供Web UI和CLI来开发/提示工程您的LLM代理以在环境中行动。

ChatArena架构

快速入门

安装

ChatArena的安装非常简单，只需要通过pip进行安装即可:

pip install chatarena

如果想使用最新版本，可以从源代码安装:

pip install git+https://github.com/chatarena/chatarena

在线演示

想要快速体验ChatArena的功能，可以尝试以下在线演示:

本地启动演示

如果想在本地运行演示，可以按照以下步骤操作:

  1. 安装带有gradio依赖的ChatArena:

    pip install chatarena[gradio]

  2. 克隆仓库并进入目录:

    git clone https://github.com/chatarena/chatarena.git
cd chatarena

  3. 运行演示应用:

    gradio app.py

这将在本地启动一个ChatArena演示服务器，您可以通过浏览器访问(端口8080)。

核心概念

要深入了解ChatArena，以下是一些关键概念:

  1. Arena: 封装了一个环境和一组玩家。它驱动游戏的主循环,并提供如webUI、CLI、配置加载和数据存储等HCI实用工具。

  2. Environment: 存储游戏状态并执行游戏逻辑以在游戏状态之间进行转换。它还为玩家呈现自然语言的观察结果。

  3. Language Backend: 语言智能的来源。它接受文本(或文本集合)作为输入,并返回响应文本。

  4. Player: 玩游戏的代理。在RL术语中,它是一个策略,是从观察到行动的无状态函数映射。

环境列表

ChatArena提供了多种预定义的环境,包括:

进阶学习资源

  1. ChatArena框架介绍文档
  2. 构建新环境的教程
  3. 自定义环境创建教程
  4. 主循环运行的详细指南

贡献指南

ChatArena欢迎社区贡献以改进和扩展项目。如果你想为ChatArena做出贡献,请遵循以下步骤:

  1. Fork仓库。
  2. 为你的功能或错误修复创建一个新分支。
  3. 将你的更改提交到新分支。
  4. 创建一个描述你的更改的拉取请求。
  5. 我们将审查你的拉取请求并提供反馈或合并你的更改。

请确保你的代码遵循现有的风格和结构。

联系方式

如果你有任何问题或建议,欢迎在GitHub上提出问题或提交拉取请求。你也可以在Farama Discord服务器上联系我们: https://discord.gg/Vrtdmu9Y8Q

祝你使用ChatArena愉快! 🚀🤖💬

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