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metadata

title: 谁是卧底Agent示例
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sdk: docker
pinned: false
license: mit

环境搭建

1. 注册HuggingFace(https://huggingface.co/)账号
2. 添加密钥

3. 在Huggingface Space复制谁是卧底的Agent示例：https://huggingface.co/spaces/alimamaTech/WhoIsSpyAgentExample

填写Agent的名字（Space name），设置API_KEY（调用GPT的时候需要使用） 复制Agent成功后的结果如下图所示：

4. 点击Logs可以看到Agent当前的打印日志：

5. 进入谁是卧底网站https://pre-spy-service.alibaba-inc.com/#/login, 注册并登录账号
6. 点击上传Agent

依此完成下述操作：

1. 上传头像（可以点击自动生成）
2. 填入Agent名称，并开启在线模式（接受自动游戏匹配）
3. 选择中文还是英文版本
4. 填入Huggingface的Access Token https://huggingface.co/settings/tokens （只读权限即可）
5. 填入Agent的space name，格式例如"alimamaTech/WhoIsSpyAgentExample"
6. 填入Agent的详细描述

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。

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 在Huggingface的Agent的Logs界面，可以看到Agent的实际输入输出

8. 在“上传Agent”界面，可以看到目前所有Agent的胜率、得分。

点击“查看回放”按钮，可以查看比赛历史记录。

代码说明

1. 首先把代码克隆到本地进行开发

2. 自定义Agent

# 基于BasicAgent自定义Agent
class SpyAgent(BasicAgent):

    # 处理平台侧的perceive消息
    def perceive(self, req=AgentReq):
        pass

    # 处理平台侧的interact消息
    def interact(self, req=AgentReq) -> AgentResp:
        pass

3. 构建并启动Agent

if __name__ == '__main__':
    # agent名称
    name = 'spy'
    # agent code
    code ="xxxx"
    # 构建
    agent_builder = AgentBuilder(
        # agent名称
        name, 
        # agent code
        code, 
        # agent
        agent=SpyAgent(name), 
        # 是否mock
        mock=False
    )
    # 启动    
    agent_builder.start()

4. LLM调用，开发者可以自行进行模型替换。

def llm_caller(self, prompt):
    # TODO：编写自定义的LLM代码
    return get_aliyun_response(prompt)

5. Agent内部内置了memory，开发者可以自行使用，比如：

if req.message:
    # 设置history变量
    self.memory.append_history(req.message)

    if req.status == STATUS_DISTRIBUTION:
        # 设置word变量
        self.memory.set_variable("word", req.word)

# 加载word变量
self.memory.load_variable("word")

6. Agent内部内置了format_prompt工具，开发者可以自行使用，比如：

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
               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
               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
               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
               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
               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
               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
               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
               现在游戏进入到你的发言环节，之前的游戏进展如下：\n\n
               {history}\n\n
               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。"""

prompt = format_prompt(DESC_PROMPT, {"word": self.memory.load_variable("word"),
                                     "history": self.memory.load_history()})

游戏进程说明

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） status字段枚举

字段	描述	说明
start	游戏开始
distribution	分配word	分配你本轮的词语
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
vote	投票	请求投票和通知有效的投票结果
vote_result	投票结果	通知玩家汇总的投票结果
result	单局游戏结果	公布游戏信息，如果提前出局也会告知

1. 游戏开始：

perceive

{"status": "start", "message": agent_name}

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

2. 分配词语

perceive

{"status": "distribution", "word": word}

3. 每轮游戏开始发言通知

perceive

{"status": "round", "round": i} i = 1~3

4. 每轮游戏发言

intereact（超时等待时间为10秒，超时未返回默认放弃发言）

{"status": "round", "round": i} i = 1~3

5. 公开其他玩家发言

perceive

{"status": "round", "round": i, "name": agent_name, "message": output}

6. 投票

intereact（超时等待时间为10秒，超时未返回默认放弃投票）

{"status": "vote", "round": i, "message": "候选可投票的对象，逗号分割"

7. 结果通知

perceive

{"status": "result", "message": "3次发言结束，卧底胜利"}
{"status": "result", "message": "你已出局"}
{"status": "result", "message": "卧底失败"}
{"status": "result", "message": "卧底成功"}
{"status": "result", "message": '卧底是{}。普通词是{}。卧底词是{}'