Исследователь разработал многоагентную симуляцию на базе графического процессора RTX 3070, которая позволяет агентам эволюционировать на основе собственного опыта — затраты составили $0. Это показывает, что с правильной архитектурой, даже с доступным оборудованием, можно реализовать сложные задачи моделирования.
Что такое симуляция?
Симуляция построена на использовании 4 LLM-агентов, которые были помещены в виртуальную среду. Они развиваются, основываясь только на своих бессознательных состояниях и опыте: никакого внешнего вмешательства. Это ключевое отличие от других подходов, таких как Stanford's Generative Agents, где все агенты используют единую модель без возможности независимого обучения.
Технические детали и достижения
Симуляция работает на 8 ГБ RTX 3070 с использованием модели qwen3:8b и системы LoRA для каждого агента. В результате 100-затворного теста все агенты продемонстрировали положительное изменение настроения (от +0.03 до +0.06) и соответствие скоростей речи их индивидуальным личностям, варьирующим от 33% до 81%.
Ключевые компоненты архитекии включают:
- Несознательный базис — факторы, такие как настроение и доверие, которые влияют на поведение агентов.
- LoRA для каждого агента — каждый агент обучается на своем собственном опыте, что позволяет их моделям развиваться.
- Двухуровневая когнитивная архитектура — отделяется личность агента от внутренних модулей (эмоции, инстинкты, логика), что ведет к разнообразию в их мышлении.
Что это значит для разработчиков
Для российских разработчиков это прорывная возможность — создать сложные симуляции на доступном оборудовании. Даже с ограниченным бюджетом можно запускать многоагентные системы, что открывает новые горизонты для стартапов и исследовательских проектов в области искусственного интеллекта и моделирования.
Следующий шаг в разработке этой технологии — реализация более сложных сценариев взаимодействия между агентами и оптимизация производительности на других графических процессорах.