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mzjsbql-web/AGARS-Ai-Generated-Ai-Roleplay-Simulator

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AGARS — AI-Generated AI Roleplay Simulator

English | 中文文档

项目介绍

AGARS 是基于 MiroFish 的二次开发项目,专注于 AI 驱动的角色扮演模拟。

常规 AI 角色扮演前端在单轮对话中同时处理叙事、角色扮演与世界管理,AI 推理能力被严重稀释;再靠堆叠上下文长度弥补记忆,成本高且信息易丢失。本项目将上述任务分离至独立 agent 分别执行,每次调用只做一件事,显著提升推理质量;同时以知识图谱替代暴力上下文,按需检索而非全量塞入 prompt,配合分级模型调度,实现与常规前端接近的成本。

演示视频

核心功能

  • 任务分离架构:叙事、角色扮演、世界管理由独立 agent 分别执行,不在单轮对话中堆叠多任务——AI 每次只做一件事,推理质量显著提升
  • 知识图谱记忆:基于 FalkorDB / Zep 的结构化记忆替代暴力堆叠上下文,角色关系与世界事实持久化存储,按需精确检索而非全量塞入 prompt
  • AI 剧本规划:每次玩家行动后由专门的规划调用编排后续 NPC 反应、场景转换与新角色引入,实现戏剧化节奏而非机械轮转
  • 动态世界建模:地图拓扑、角色位置、物品归属全程追踪,移动经邻接图验证,世界状态在引擎层而非 prompt 层维护
  • 深度 Prompt 控制:上下文包装与文本变量调用提供高自由度的 prompt 定制能力,内置 monitor 实时查看每次调用的完整 prompt,便于调试与调优
  • 成本优势:agent 按职责分配不同模型与上下文窗口,知识图谱按需检索取代长上下文堆叠,整体成本与常规单轮对话前端接近

功能截图

叙事模式

叙事模式

知识图谱与 Monitor

知识图谱与Monitor

Prompt 编辑

Prompt编辑

消息包装

消息包装

文本变量说明

文本变量说明

Monitor 历史记录

Monitor历史记录

快速开始

一键安装(推荐)

双击项目根目录的 install.bat,脚本会自动检测并安装所有依赖(Node.js、Python、uv、Docker Desktop、FalkorDB),已安装的会自动跳过。

安装完成后:

npm run dev

打开浏览器访问 http://localhost:5173,在右上角设置 → 全局配置中填写 API Key 即可开始使用。

手动安装

如果一键安装脚本不适用(如 Linux / macOS),可按以下步骤操作:

前置要求

工具 版本要求 说明
Node.js >= 18 前端运行环境(下载
Python >= 3.11 后端运行环境(下载
uv 最新版 Python 包管理器(安装
Docker 最新版 用于运行 FalkorDB(下载

LLM API 需兼容 OpenAI SDK 格式,并支持 response_formatjson_schema 模式(结构化输出)。

1. 启动 FalkorDB

docker run -d --name falkordb -p 6379:6379 falkordb/falkordb

2. 安装依赖

# 一键安装所有依赖(Node + Python)
npm run setup:all

3. 启动服务

npm run dev
  • 前端:http://localhost:5173
  • 后端 API:http://localhost:5001

4. 配置 API Key

首次启动时 .env 会从 .env.example 自动生成。打开设置页面的全局配置标签页填写 API Key,或手动编辑 .env 文件:

变量 必需 说明
LLM_API_KEY LLM API 密钥
LLM_BASE_URL LLM API 地址(OpenAI SDK 格式)
LLM_MODEL_NAME 模型名称
ZEP_API_KEY Zep Cloud API 密钥(免费注册
EMBEDDING_API_KEY Embedding 模型密钥,需支持 /embeddings 接口
EMBEDDING_BASE_URL Embedding API 地址
EMBEDDING_MODEL_NAME Embedding 模型名称(推荐 text-embedding-3-small
FALKORDB_HOST FalkorDB 地址(默认 localhost
FALKORDB_PORT FalkorDB 端口(默认 6379
FALKORDB_PASSWORD FalkorDB 密码(默认为空)

Docker 部署

也可以使用 Docker Compose 一键部署:

docker compose up -d

致谢

本项目基于以下开源项目构建,感谢这些项目的贡献:

  • MiroFish — 群体智能预测引擎,本项目的基础框架
  • OASIS / CAMEL-AI — 多智能体社交模拟框架
  • Graphiti — 知识图谱构建引擎
  • Zep — 智能体长期记忆服务
  • FalkorDB — 高性能图数据库
  • D3.js — 数据可视化库

许可证

本项目基于 AGPL-3.0 许可证开源。

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors