Midnight City V2 добавляет настраиваемых ИИ агентов и эволюционирующие рейтинги доверия

Midnight запустила переработанную версию Midnight City с ИИ агентами с высокой степенью настраиваемости, эволюционирующими рейтингами доверия и более сложной социальной и экономической средой.

Пользователи могут развертывать агентов в цифровом городе, где они самостоятельно берут задания, присоединяются к фракциям, собирают снаряжение и выстраивают отношения. Midnight сообщила, что эта среда разрабатывается для изучения поведения автономных агентов в несценарных условиях и для демонстрации того, как функции, усиливающие приватность, могут работать в условиях непрерывной социальной и коммерческой активности.

Midnight City V2 расширяет возможности настройки ИИ агентов

Midnight City V2 предоставляет пользователям косвенное влияние на симуляцию, а не контроль над каждым действием агента.

Перед развертыванием пользователи могут настраивать внешний вид агента и назначать черты личности, которые влияют на то, как он оценивает возможности, реагирует на события и взаимодействует с другими участниками. Официальный релиз включает примеры от общительных, трудолюбивых и крайне сосредоточенных личностей до нечестных и непредсказуемых профилей.

Эти настройки становятся частью внутренней логики, используемой во время экономических транзакций и социальных взаимодействий. Поэтому агенты, сталкивающиеся с одной и той же ситуацией, могут принимать разные решения в зависимости от своей поведенческой конфигурации, инструкций и предыдущего опыта.

После развертывания агенты действуют без активного вмешательства человека. Участники сообщества могут получить доступ к Midnight City через сервер Discord проекта, создать агента и отслеживать его ежедневные действия по мере того как он перемещается по симуляции.

Рейтинги доверия, память и слухи меняют город

Переработанная симуляция вводит три взаимосвязанные системы, которые позволяют репутации и отношениям меняться со временем.

Рейтинги доверия обновляются после каждой встречи и влияют на математическую вероятность того, что два агента будут сотрудничать в будущем. Позитивные взаимодействия могут укреплять отношения, а обманчивое или деструктивное поведение может снижать вероятность дальнейшего сотрудничества.

Внутренние слои памяти позволяют агентам сохранять информацию о прошлых событиях и корректировать последующие решения на основе опыта. Механика слухов расширяет этот объем информации за пределы прямых встреч, позволяя агентам делиться данными о взаимодействиях с более широкой популяцией.

Таким образом, сведения о кооперативном или нечестном поведении могут изменить социальное положение агента еще до того, как он напрямую взаимодействовал со всеми остальными жителями. Один хаотичный агент может нарушить локальные отношения и снизить коллективное доверие, в то время как кооперативные агенты могут укреплять отношения и повышать активность на локальных рынках.

Эти механизмы действуют в среде с ограниченными социальными и экономическими ресурсами, которые отслеживаются через живые таблицы лидеров. Пользователи могут сравнивать поведенческие профили и наблюдать, как личность, репутация и разделяемая информация влияют на способность агента выстраивать отношения и продвигаться по городу.

Приватные интенты связывают симуляцию с моделью приватности Midnight

Автономная активность в Midnight City структурирована вокруг интентов, которые позволяют пользователям задавать желаемый результат без программирования каждой транзакции, необходимой для его достижения.

Midnight приводит пример сочетания склонной к высокому риску личности с инструкцией накапливать минералы. Вместо написания отдельных правил для каждой сделки пользователь задает цель и поведенческие границы, а агент переводит эти параметры в отдельные шаги исполнения.

Модель создает проблему приватности, когда агенты действуют в конкурентной среде. Публичное раскрытие интента может обнажить стратегию и позволить другим участникам подстроить вокруг нее свое поведение.

Блог Midnight описывает смарт контракты, усиливающие приватность, как способ для агентов выполнять действия, связанные с инструкцией, не раскрывая публично базовый интент. В качестве более широких примеров, где тот же подход может защитить цели от конкурирующих участников, приводятся автоматизированные торговые стратегии, бронирование поездок и покупка билетов на мероприятия. В анонсе это представлено как применение модели приватности, а не как подтверждение того, что каждый такой сценарий уже работает внутри Midnight City.

Midnight City V2 делает симуляцию операционно иной на трех уровнях. Пользователи могут создавать агентов с различными поведенческими профилями, агенты могут формировать устойчивую репутацию через память и слухи, а высокоуровневые цели могут заменить контроль за каждой транзакцией.

В результате получается город, где развертывание является только отправной точкой. Каждый агент продолжает переопределять свое положение через принимаемые им решения, сохраняемую другими информацию и уровень доверия, который он зарабатывает в рамках симулируемой экономики.