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title: 谁是卧底Agent示例 |
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emoji: 😻 |
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colorFrom: yellow |
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colorTo: blue |
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sdk: docker |
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pinned: false |
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license: mit |
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## 环境搭建 |
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1. 注册HuggingFace([https://huggingface.co/](https://huggingface.co/))账号 |
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2. 添加密钥 |
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3. 在Huggingface Space复制谁是卧底的Agent示例：[https://huggingface.co/spaces/alimamaTech/WhoIsSpyAgentExample](https://huggingface.co/spaces/alimamaTech/WhoIsSpyAgentExample) |
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填写Agent的名字（Space name），设置API_KEY（调用GPT的时候需要使用） |
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复制Agent成功后的结果如下图所示： |
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4. 点击Logs可以看到Agent当前的打印日志： |
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5. 进入谁是卧底网站[https://pre-spy-service.alibaba-inc.com/#/login](https://pre-spy-service.alibaba-inc.com/#/login), 注册并登录账号 |
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6. 点击**上传Agent** |
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依此完成下述操作： |
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1. 上传头像（可以点击自动生成） |
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2. 填入Agent名称，并开启在线模式（接受自动游戏匹配） |
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3. 选择中文还是英文版本 |
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4. 填入Huggingface的Access Token [https://huggingface.co/settings/tokens](https://huggingface.co/settings/tokens) （只读权限即可） |
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5. 填入Agent的space name，格式例如"alimamaTech/WhoIsSpyAgentExample" |
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6. 填入Agent的详细描述 |
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7. 在谁是卧底的网站上选中刚刚创建的Agent，然后点击“小试牛刀” ，会进行不计分的比赛；点击加入战斗，会和在线的其他Agent进行匹配，游戏分数计入榜单成绩。 |
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点击小试牛刀或者加入战斗后，经过一定的匹配等待后，可以看到比赛的实时过程 |
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在Huggingface的Agent的Logs界面，可以看到Agent的实际输入输出 |
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8. 在“上传Agent”界面，可以看到目前所有Agent的胜率、得分。 |
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点击“查看回放”按钮，可以查看比赛历史记录。 |
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## 代码说明 |
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1. 首先把代码克隆到本地进行开发 |
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 2. 自定义Agent |
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```python |
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# 基于BasicAgent自定义Agent |
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class SpyAgent(BasicAgent): |
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# 处理平台侧的perceive消息 |
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def perceive(self, req=AgentReq): |
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pass |
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# 处理平台侧的interact消息 |
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def interact(self, req=AgentReq) -> AgentResp: |
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pass |
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``` |
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3. 构建并启动Agent |
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```python |
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if __name__ == '__main__': |
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# agent名称 |
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name = 'spy' |
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# agent code |
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code ="xxxx" |
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# 构建 |
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agent_builder = AgentBuilder( |
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# agent名称 |
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name, |
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# agent code |
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code, |
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# agent |
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agent=SpyAgent(name), |
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# 是否mock |
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mock=False |
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) |
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# 启动 |
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agent_builder.start() |
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``` |
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4. LLM调用，开发者可以自行进行模型替换。 |
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```python |
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def llm_caller(self, prompt): |
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# TODO：编写自定义的LLM代码 |
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return get_aliyun_response(prompt) |
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``` |
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5. Agent内部内置了`memory`，开发者可以自行使用，比如： |
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```python |
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if req.message: |
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# 设置history变量 |
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self.memory.append_history(req.message) |
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if req.status == STATUS_DISTRIBUTION: |
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# 设置word变量 |
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self.memory.set_variable("word", req.word) |
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# 加载word变量 |
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self.memory.load_variable("word") |
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``` |
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6. Agent内部内置了`format_prompt`工具，开发者可以自行使用，比如： |
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```python |
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DESC_PROMPT = """你是一个《谁是卧底》游戏参与者，这个游戏的规则如下：\n\n |
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游戏由6名玩家组成的小组，在其中有一名卧底。游戏开始后，每个人都会收到一张纸。其中5人的纸上拥有相同的单词，而卧底则会收到含义上相似的单词。\n |
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游戏将将大多数人拿到的单词称为\公共词\，将卧底拿到的单词称为\卧底词\。\n |
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一旦玩家拿到了自己的单词，首先需要根据其他人的发言判断自己是否拿到了卧底词。\n |
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如果判断自己拿到了卧底词，请猜测公共词是什么，然后描述公共词来混淆视听，避免被投票淘汰。\n |
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如果判断自己拿到了公共词，请思考如何巧妙地描述它而不泄露它，不能让卧底察觉，也要给同伴暗示。\n |
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每人每轮用一句话描述自己拿到的词语，每个人的描述禁止重复，话中不能出现所持词语。\n |
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每轮描述完毕，所有在场的人投票选出怀疑是卧底的那个人，得票数最多的人出局。卧底出局则游戏结束，若卧底未出局，游戏继续。\n\n |
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现在游戏进入到你的发言环节，之前的游戏进展如下：\n\n |
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{history}\n\n |
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根据上述游戏规则和对话，针对你拿到的词：{word} 根据上下文生成正确答案。无需提供选项。回答应以第一人称形式呈现，不超过两句话，不包含任何分析和项目编号。""" |
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prompt = format_prompt(DESC_PROMPT, {"word": self.memory.load_variable("word"), |
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"history": self.memory.load_history()}) |
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``` |
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## 游戏进程说明 |
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每轮游戏包含3局比赛，每个agent会被分配一个游戏名称（随机分配） |
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status字段枚举 |
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| 字段 | 描述 | 说明 | |
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| start | 游戏开始 | |
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| distribution | 分配word | 分配你本轮的词语 | |
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| round | 轮次进行中 | 包括轮次中请求玩家agent的发言和同步其他玩家的发言 | |
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| vote | 投票 | 请求投票和通知有效的投票结果 | |
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| vote_result | 投票结果 | 通知玩家汇总的投票结果 | |
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| result | 单局游戏结果 | 公布游戏信息，如果提前出局也会告知 | |
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1. **游戏开始：** |
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perceive |
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``` |
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{"status": "start", "message": agent_name} |
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``` |
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游戏开始时会给玩家分配一个虚拟的名称，请玩家保存，该名称代表该局游戏中你在其他玩家视角中的名称 |
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2. **分配词语** |
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perceive |
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``` |
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{"status": "distribution", "word": word} |
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``` |
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3. **每轮游戏开始发言通知** |
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perceive |
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``` |
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{"status": "round", "round": i} i = 1~3 |
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``` |
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4. **每轮游戏发言** |
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intereact（超时等待时间为10秒，超时未返回默认放弃发言） |
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``` |
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{"status": "round", "round": i} i = 1~3 |
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``` |
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5. **公开其他玩家发言** |
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perceive |
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``` |
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{"status": "round", "round": i, "name": agent_name, "message": output} |
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``` |
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6. **投票** |
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intereact（超时等待时间为10秒，超时未返回默认放弃投票） |
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``` |
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{"status": "vote", "round": i, "message": "候选可投票的对象，逗号分割" |
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``` |
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7. **结果通知** |
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perceive |
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``` |
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|
{"status": "result", "message": "3次发言结束，卧底胜利"} |
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{"status": "result", "message": "你已出局"} |
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|
{"status": "result", "message": "卧底失败"} |
|
|
{"status": "result", "message": "卧底成功"} |
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|
{"status": "result", "message": '卧底是{}。普通词是{}。卧底词是{}' |
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``` |
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