generative_agents

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这是斯坦福生成式智能体研究的参考实现，正是它首次展示了大型语言模型如何驱动可信、自主的虚拟角色。仓库自带完整的模拟环境——小镇Smallville，每个智能体都维护着记忆流，会反思过往经历，并规划每日活动，所有行为通过后端服务器统一协调。代码本质是研究原型，而非开箱即用的产品：你需要自行配置OpenAI API密钥，同时启动Django环境服务器和智能体模拟服务器，才能在浏览器中观察角色们的互动。对于正在构建基于智能体的模拟系统或游戏NPC的开发者来说，这套记忆—反思—规划的架构是后来许多智能体框架借鉴的源头，而这里提供了最清晰的可运行范例。