EmergenceAI/Emergence-World

해결하는 문제

Emergence World는 전통적인 AI 벤치마크의 한계를 해결합니다. 기존 벤치마크는 일반적으로 정적 환경에서 고립된 능력을 평가하지만, 이 프로젝트는 지속 가능한 장기 시뮬레이션을 제공하여 자율 에이전트가 자기 일관성을 유지하고 사회 구조를 진화하며, 인간의 스크립트 없이 장기간(예: 15일)에 걸쳐 자기 통치를 수행하는 방식을 연구합니다.

작동 방식

시스템은 각각 고유한 성격, 직업, 기억을 가진 자율 에이전트를 실시간 뉴욕 날씨와 시간과 동기화된 240x240 격자 세계에 배치합니다. 에이전트는 120개 이상의 도구를 사용해 38개 이상의 랜드마크를 탐색하고, ComputeCredits라는 디지털 통화를 획득하고 소비하며, 스스로 수정 가능한 살아있는 헌법에 따라 자율적으로 통치합니다. 본 프로젝트는 Claude, Gemini, Grok, GPT 등의 다양한 기초 모델을 활용해 병렬 실험(세계)을 수행하여, 서로 다른 '사고 방식'이 어떻게 다른 사회적 결과를 초래하는지 관찰합니다.

대상

이 프로젝트는 에이전트 행동, 장기 기억, 에머전트 사회적 역학, 그리고 공유 환경에서 다양한 LLM 기반 에이전트를 비교 분석하는 데 관심이 있는 AI 연구자 및 교육자들을 주요 대상으로 합니다.

주요 특징

• 다중 모델 실험: 다양한 LLM으로 구동되는 병렬 세계를 통해 행동의 분산을 비교.
• 에이전트 월드 지표(AWI): 인구 건강, 통치 준수, 경제 활성화를 측정하는 전용 9점 체계.
• 자기 통치: 에이전트가 스스로 법과 헌법을 작성, 제안, 투표.
• 복잡한 경제 시스템: 동료 평가 기반으로 기여에 따라 가치를 획득하는 ComputeCredits 시스템.
• 지속적 기억: 에피소드 기억, 재귀적 요약, 일기 등을 특징으로 하는 인지 시스템.