대부분의 다중 에이전트 데모는 에이전트들이 무엇을 했는지 보여줍니다. 저는 왜 그랬는지 보고 싶었습니다.
Settlement는 마을 전략 게임이자 작은 AI 시뮬레이션 연구실입니다. 여섯 명의 주민에게 공동 목표(마을 성장, 습격 대비, 물품 보충)를 부여하고 그들이 직업을 맡고, 수집하고, 건설하고, 업그레이드하는 것을 지켜봅니다. 그런 다음 아무 주민이나 클릭하여 그들의 결정, 경로, 기억을 읽어볼 수 있습니다.
브라우저에서 플레이 가능하며, 가입이나 API 키가 필요 없습니다: [https://settlement-village.vercel.app]
Settlement in 15 seconds: give the village an objective, watch residents claim jobs and gather, then read the log of why each resident took its job
실제 사이트 녹화본: '마을 성장' 클릭 한 번 후, 결정 로그.
에이전트들의 협력 방식
여섯 명의 주민들은 역할 적합성(role suitability), 거리(distance) 및 제한된 경험(bounded experience)을 사용하여 독점적인 직업에 입찰합니다. 작업장이나 자원이 변경되면 그들은 계획을 재수립합니다. 캠페인 주민들은 결정론적 게임 AI를 사용하므로 모델 호출이 필요 없고 비용도 발생하지 않습니다.
다음과 같이 시도해 보세요: 마을 명령 → 마을 성장을 선택하고 시작한 다음, **계획 보기(View plan)**를 열어 의존성(dependencies), 대기 이유(waiting reasons) 및 실제 지출을 확인합니다. 일하는 주민에게 20틱 동안 휴식을 주고 다른 주민이 그 직업을 맡는 것을 지켜보세요.
성장 계획에는 지출 상한선과 보호 예비금이 있습니다. 새로운 마을의 경우 최대 1,560 골드와 1,240 목재를 승인하고 250 골드, 200 목재, 150 식량을 남겨둡니다.
Village development plan showing construction dependencies, spending ceiling and protected reserves
The agent inspector: a resident's current job, route and memories
자신만의 에이전트 테스트하기
제가 가장 중요하게 생각하는 부분은 외부 에이전트를 위한 테스트베드라는 점입니다.
npx settlement-testbed --agent http://127.0.0.1:8765/decide --name my-agent
이를 HTTP 엔드포인트에 연결하면, 시스템이 사용자의 에이전트를 평가하고 내장된 정책과 비교하며 답변을 기록하여 누구나 결과를 검증하거나 재현(replay) 또는 공유할 수 있습니다. 발표된 에이전트 안전성 연구에서 나온 조작 전술을 기반으로 12가지 시나리오, 공격 및 정직한 통제(honest controls)가 있으며, 각 시나리오는 출처를 명시합니다.
로컬 워커 연구 실험의 명시적인 단계를 위해 선택적 Claude 결정 기능이 존재합니다. 이 기능은 설정하지 않으면 비활성화되어 있습니다.
로컬에서 실행하기
git clone https://github.com/Lingikaushikreddy/Settlement-Village.git
cd Settlement-Village
npm ci
...
Node 24 이상이 필요합니다. TypeScript, MIT 라이선스이며, 푸시할 때마다 CI가 실행됩니다.
저장소(Repo): https://github.com/Lingikaushikreddy/Settlement-Village
npm: https://www.npmjs.com/package/settlement-testbed
에이전트 결정 과정이 보이는 게임을 좋아하신다면, 별점을 주시는 것이 제가 다른 사람들도 좋아하는지 알 수 있게 도와줍니다.
