中文 | English
基于原版 Microverse 的科研增强版本
本项目是从 KsanaDock/Microverse 主仓库 fork 而来,专门为 AI 研究、多智能体系统研究和社会模拟研究而优化。
📝 关于本科研版本: 本版本在保持原版游戏核心功能的基础上,新增了多项科研导向的功能,包括认知架构建模、社会动态分析、情感传播机制、经济行为模拟等,为 AI 研究社区提供强大的多智能体仿真平台。
- 认知负载建模: 基于任务复杂度、记忆使用和社交互动的认知负载计算
- 决策质量评估: 认知负载对 AI 决策质量的影响量化
- 记忆影响评分: 基于时间衰减、重要性和随机性的记忆权重系统
- 分层记忆管理: 支持个人记忆、交互记忆和系统记忆的分类管理
- 社会影响力计算: 基于关系强度、信任度和尊重度的社会地位量化
- 影响力排名系统: 实时计算和更新角色社会影响力排名
- 关系网络分析: 多维度关系强度跟踪和可视化
- 群体动态建模: 支持群体行为和社会结构演化
- 情感传染模型: 基于关系强度的情感传播算法
- 群体情感传播: 支持群体范围内的情感扩散和收敛
- 情感传播统计: 情感传播路径和效果的量化分析
- 情绪状态跟踪: 实时监控和记录角色情绪变化
- 礼物系统: 支持角色间礼物购买和赠送,影响社交关系
- 绩效评估系统: 多维度绩效评估(任务完成、工作质量、协作能力等)
- 动态薪资系统: 基于绩效的自动薪资调整和奖金发放
- 经济决策建模: AI 角色的经济行为决策过程模拟
- 游戏时间管理: 支持现实时间与游戏时间的比例调整(1 小时=1 天)
- 时间控制界面: 直观的时间加速、暂停和跳转控制
- 加速定时器: 所有系统定时器支持时间加速模式
- 时间事件系统: 基于游戏时间的事件触发和调度
- 12 种日志类型: 对话、行为、决策、记忆、情绪、关系、交易、任务、移动、互动、系统事件、科研数据
- 自动数据记录: 系统自动记录所有重要事件和状态变化
- 实时日志查看: 内置日志查看器,支持过滤、搜索和导出
- 科研数据导出: 支持 JSON 格式的数据导出,便于后续分析
- 多维度指标: 记忆影响、社会影响、认知负载、情感传播等关键指标
- 定期数据收集: 自动定期收集和聚合研究数据
- 指标计算: 实时计算各种研究相关的统计指标
- 数据可视化: 支持研究数据的图表化展示
- 协作行为分析: 研究 AI 角色间的协作模式和效率
- 竞争机制研究: 分析角色间的竞争行为和策略选择
- 群体智能: 探索群体决策和集体行为模式
- 情感传播: 研究情感在社交网络中的传播机制
- 社会影响力: 分析个体和群体影响力的形成和变化
- 关系动态: 研究社交关系的建立、维持和破裂过程
- 记忆机制: 研究长期记忆对决策的影响
- 认知负载: 分析认知资源限制对行为的影响
- 学习过程: 探索 AI 角色的学习和适应机制
- 行为经济学: 研究非理性经济决策行为
- 社会经济学: 分析社会因素对经济行为的影响
- 激励机制: 研究不同激励策略的效果
- GameTimeManager: 游戏时间管理和加速系统
- ComprehensiveLogger: 综合数据记录系统
- ResearchDataCollector: 科研数据收集器
- GiftSystem: 礼物和社交系统
- PerformanceSystem: 绩效评估系统
- EnhancedMemoryManager: 增强记忆管理系统
- SocialSystem: 社会动态分析系统
- MoodManager: 情感传播管理系统
- LogEntry: 标准化的日志条目格式
- ResearchMetrics: 科研指标数据结构
- SocialInfluenceData: 社会影响力数据
- CognitiveLoadData: 认知负载数据
git clone https://github.com/Mira190/Microverse.git
cd Microverse- 安装 Godot 4.3+ 引擎
- 导入项目到 Godot 编辑器
- 配置 AI API 密钥(参考原版说明)
- 运行游戏
- 使用时间控制面板调整时间流速
- 观察 AI 角色的行为和互动
- 通过日志查看器分析数据
- 导出研究数据进行进一步分析
# 导出所有日志数据
var logger = get_node("/root/Office/ComprehensiveLogger")
var logs = logger.get_all_logs()
# 保存为 JSON 文件# 导出研究指标
var collector = get_node("/root/Office/ResearchDataCollector")
var metrics = collector.get_latest_metrics()
# 进行数据分析- 控制变量: 使用时间加速功能快速收集长期数据
- 重复实验: 利用存档系统进行多次重复实验
- 参数调整: 修改 AI 角色参数观察行为变化
- 数据记录: 定期导出数据避免数据丢失
- Python 分析: 使用 pandas, numpy 等库分析导出的 JSON 数据
- 可视化: 使用 matplotlib, seaborn 等库创建图表
- 统计分析: 使用 scipy 进行统计检验和建模
欢迎为科研版本贡献代码!请遵循以下步骤:
- Fork 本项目
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/NewFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add research feature: NewFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/NewFeature) - 创建 Pull Request
- 新的研究指标和数据分析方法
- 改进的 AI 行为模型
- 更丰富的社会动态模拟
- 数据可视化和分析工具
- 实验设计和统计分析方法
本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。
重要说明: 本科研版本基于原版 Microverse 项目,遵循相同的 MIT 许可证。所有新增的科研功能同样采用 MIT 许可证开源。
- 原版项目: KsanaDock/Microverse - 提供优秀的基座
- Godot 引擎: 强大的游戏开发平台
- AI 服务提供商: 提供强大的 AI 能力支持
- 开源社区: 为科研发展贡献力量
- 美术素材: LimeZu - 精美的游戏素材
如有科研合作或技术问题,请通过以下方式联系:
- 提交 Issue: GitHub Issues
- 科研讨论: 欢迎在 Issues 中讨论研究想法和实验结果
注意: 本科研版本需要有效的 AI 服务 API 密钥才能正常运行。请确保遵守各 AI 服务提供商的使用条款和条件。建议在学术研究中使用时,遵循相关的伦理准则和数据使用规范。

