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chore: import upstream snapshot with attribution
2026-07-13 13:18:17 +08:00

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GOD logo  GOD · Govern · Observe · Direct

GOD — Govern · Observe · Direct

🌩️ 像上帝一样,俯瞰一座由 Agent 组成的小镇。
暂停时间。操控环境。对某个灵魂发问。一键重置 —— 全部在一个屏幕里完成。

▶ 浏览器回放  ·  无需安装、无需 API key  ·  本地运行

🌐 浏览器回放 · 🚀 快速开始 · 更新 · Roadmap · 亮点 · 核心能力 · 内置实验 · 公开站 · 开发者文档 · 参与开发 · 🌏 English

Release Live replay Python React Vite No-Code Setup License PRs welcome


大多数 agent-society demo 只能让你看着仿真自己跑完,GOD 把控制权交回到你手里。

在同一个屏幕里回放一次运行、向任意居民提问、改变接下来发生的事,再导出一个别人能照着复现的包。 它是用来检查 language-agent society 的,不负责声称它们有多接近真实社会。

🗓️ 更新

  • 2026-06-11 · v0.2.0 公开站与浏览器回放; Experiment / Map / Agent 包 hub 与 ZIP 导入导出;Windows 一键启动;首次启动硬化。(#64 #65)
  • 2026-06-06 · 公开站与资源包: 重做公开站与前端;站点资源包改走 release assets;地图包预览页。 (#61 #62 #63)
  • 2026-06-01 · 可移植包: 统一 ExperimentPack 下载;GOD 包导入导出;精选实验库。(#57 #59 #60)
  • 2026-05-30 · Windows 启动器与 hub god.cmd start 对齐 macOS/Linux 流程;AgentPack hub 与公开 replay 导出;JiuwenClaw 请求并行化。(#45 #49 #50)
  • 2026-05 · 操作台与 Studio 双语控制台、地图优先 /ask + /intervene rail、 Agent Studio、Map Studio、统一 skill runtime。(#26#31)
  • 2026-05-21 · v0.1.0 首个打标发布,内置两个实验和 PKU 校园地图。(#21 #24)

亮点

⏯️
暂停时间
任意 step replay、暂停、加速、自动推进。
💬
定向提问
在 live session 里向某个居民、群组或全镇发问。
🎛️
引导下一步
注入指令,并检查 Agent 后续响应。
🪄
零代码上手
浏览器配置向导:模型、剧本、Agent 一站搞定。
🔄
重置运行状态
一条命令清掉旧数据,重新生成干净的小镇状态。

🖼️ 截图

GOD 控制台

实时控制台:PKU 地图、step 控制、定向提问、居民列表全在一个界面里。

🌐 浏览器回放

打开 公开站 在浏览器里逛一圈:精选回放、地图包、Agent 包和可下载实验。无需安装,也不用 API key。

GOD 公开站   GOD 地图包   GOD Agent 包

从左到右:公开站首页、可下载地图包、可下载 Agent 包。

🚀 快速开始

git clone https://github.com/XiaoLuoLYG/GOD.git
cd GOD
./scripts/god.sh start

Windows PowerShell:进入仓库根目录后运行 .\scripts\god.cmd start

首次启动会自动装好依赖,打开 浏览器中的实验配置向导,然后等你填完。你不用手改 .env,也不用记命令行参数。

GOD 实验配置向导

实验配置向导:模型配置、默认实验选择、自建实验发布都在同一个浏览器流程里。

🔌
1. 模型
填入 OpenAI 兼容的 API key、base URL 和模型名。
🧭
2. 选择
打开 GOD Town、打开 PKU Trump Visit,或新建实验。
🧪
3. 剧本
用自然语言描述世界:日期、天气、氛围、规则。
🤖
4. 生成
GOD agent 自动起草 agent profile 和 step 计划。
✏️
5. 编辑
调整人物性格、关系、地点、步骤。
▶️
6. 启动
发布为当前实验,直接进入控制台。

任意 OpenAI 兼容接口都可以。向导收尾后,脚本会打印类似这样的地址:

http://127.0.0.1:5174/pixel-replay/god_town/1

完整步骤见 快速开始 →

🧩 核心能力

能力 你得到什么
🎬 Replay 控制 按 step 拖动、暂停、跳转、自动推进,live 或已记录 replay 都行。
💬 定向提问 用自然语言向某个 Agent、某组人或全镇提问。
🎛️ 实时干预 给即将执行的 step 注入指令,Agent 下一回合就读得到。
⌨️ 命令输入器 在地图上直接输入 /ask/intervene,用 @Name #id 自动补全目标。
🪄 零代码配置向导 浏览器里配置模型 + 剧本,让 GOD 生成 Agent 和 step,编辑后启动。
🧬 Agent Studio 用地图感知的向导新增 / 编辑居民:seed、身份、外貌、性格、日程、review 一步步完成。
🧭 地图工作台 生成或上传地图草稿,校准地点与碰撞层,校验后发布为本地地图包。
🧼 一键重开 一条命令清掉 replay 数据,孵化一座干净的小镇。
🗺️ 像素小镇世界 地点、动作、消息、状态都是结构化、replay 友好的。
🧱 唯一当前实验 .env 只保存模型、API、端口等本机配置;.god/current_experiment.json 保存唯一 active 实验。
🌐 浏览器回放 GitHub Pages 上的精选回放,无需本地安装或 API key。
📦 资源包库 Experiment / Map / Agent 包导入导出;公开站还有更多可下载场景。
🪟 Windows 启动器 PowerShell 下 god.cmd start,与 macOS/Linux 同样一条命令。

🛣️ Roadmap

已完成

  • 🗺️ 可拔插地图包:把一个文件夹丢到 agentsociety/custom/maps/<map_id>/,刷新向导即出现新世界。自动发现、自动校验、热插拔。详见 docs/MAP_PACKAGES.zh-CN.md
  • 🏫 PKU 校园地图:PKU 地图包已经作为一等地图随仓库发布,和 The Ville 一起可选。
  • 🪄 零代码配置向导:浏览器流程,模型配置、内置实验选择、自建实验生成 / 编辑 / 发布,一台空机器到真实的小镇。
  • 🧪 可复现实验:实验以普通文件夹形式发布,位于 quick_experiments/<hypothesis>/<experiment>/。选择或发布一个实验后,它就会成为 current。
  • 🎮 控制台命令 railreplay 控制、居民列表、Live Console、定向 Ask 和 Intervene 都合并在一个地图优先的操作界面里。
  • 🧬 Agent Studio v1:地图感知的新增 / 编辑 Agent 流程,包含结构化 profile metadata、ID 校验、Setup 集成和 sprite 生成支持。
  • 🧭 Map Studio v1:prompt / 参考图生成地图草稿,锚点与碰撞层校准,地图包校验、发布,以及返回 Setup 的 handoff。
  • 🌏 双语运行时 UIsetup、replay、地图、状态、动作和系统事件中的产品侧文本支持 English / 中文。
  • 🔌 Agent skill-runtime 路径:随仓库发布的 JiuwenClaw adapter 现在以 AgentSociety skill runtime 作为标准执行路径。
  • 🌐 公开站与浏览器回放GitHub Pages 托管精选回放、地图包、Agent 包和可下载实验,无需本地安装或 API key。
  • 📦 可移植包与导入导出Experiment / Map / Agent 包支持 ZIP 导入导出,通过 release assets 分发。
  • 🪟 Windows 一键启动god.cmd start,与 macOS/Linux 一样一条命令。

🛣️ 未完成 / 进行中

  • 🤖 可拔插 Agent 运行时:让 LLM runtime 和 persona 模板能像地图一样干净地替换。
  • 🧪 多实验编排:在同一个控制台里跑实验、对照组、重复试验和 ablation。
  • 🗺️ 实时地图生成:地图随事件、修缮、阻塞、人群动态演化。
  • 🌦️ 事件响应世界:天气、事故、节日、谣言、供应短缺影响 Agent 行为。
  • 🌐 大规模仿真:接入 AgentSociety 的批量 Agent、分片运行、采样 replay 和性能友好的 replay 摘要。
  • 📊 实验评估:跨实验指标、行为差异、干预效果分析和可分享报告。
  • 📝 操作员工作流:每个 step 的笔记、标签、书签、保存命令宏和关键事件摘要。
  • 🌍 托管 live 控制台:一个可以真正操控运行(而不只是看回放)的托管 demo,外加社区场景模板。

有想法?欢迎来 issue 和 PR 聊。

🏗️ 架构

flowchart LR
  O["Operator"]:::operator
  UI["Control Room"]:::surface
  API["Live API"]:::core
  RT["Agent Runtime"]:::runtime
  TOWN["Pixel Town"]:::world
  CFG[["Experiment Files"]]:::data
  DB[("Replay Store")]:::data

  O --> UI
  UI <-->|"commands / updates"| API
  API -->|"prompts"| RT
  RT -->|"actions"| TOWN
  TOWN -->|"frames"| DB
  CFG -->|"scenario"| API

  classDef operator fill:#fff7ed,stroke:#f59e0b,color:#7c2d12,stroke-width:2px;
  classDef surface fill:#eef2ff,stroke:#6366f1,color:#312e81,stroke-width:2px;
  classDef core fill:#ecfeff,stroke:#0891b2,color:#164e63,stroke-width:2px;
  classDef runtime fill:#f0fdf4,stroke:#22c55e,color:#14532d,stroke-width:2px;
  classDef world fill:#fefce8,stroke:#ca8a04,color:#713f12,stroke-width:2px;
  classDef data fill:#fdf2f8,stroke:#db2777,color:#831843,stroke-width:2px;

GOD 是 local-first:控制台、后端、runtime bridge、实验文件和 replay store 都运行在本机。唯一外部服务是你选择的模型接口。

GOD 把三个概念分开:

  • Experiment 是可玩的实验设定:地图、智能体、场景上下文和 step 计划。
  • Replay 是实验被运行之后可以观看的结果。
  • 本地运行状态 是 SQLite replay store、日志、agent snapshot 等机器数据;它不属于 ExperimentPack,也不应该提交到仓库。
职责
🎮 Control Room React/Vite 控制台,replay、ask、intervention、status 都在这里。
⚙️ Backend 本地 FastAPI,提供 live 和 replay API。
🗺️ Pixel Town 像素小镇社会状态:地点、动作、消息、Agent 状态。
🤖 Agent Runtime 独立进程的 LLM Agent,通过本地 WebSocket 连接。

⚙️ 常用命令

./scripts/god.sh start      # 启动完整栈(可重复执行)
./scripts/god.sh configure  # 打开配置向导,切换默认实验或新建实验
./scripts/god.sh restart    # 先干净停止,再重新启动
./scripts/god.sh new-run    # 清空当前实验的本地运行状态,并开一个新的 session
./scripts/god.sh status     # 查看端口、URL、模型状态
./scripts/god.sh stop       # 停止所有服务
./scripts/god.sh tail       # 跟随日志
./scripts/god.sh open       # 在浏览器里打开前端页面

Windows 下把 ./scripts/god.sh 替换成 .\scripts\god.cmd 即可。

🧪 内置实验

GOD 现在内置两个默认实验,并且和你自己发布的实验使用同一套 current model。配置向导会把你选择的实验写到 .god/current_experiment.json;之后 startopennew-run 都只作用于这个当前实验。

公开站 上还有更多可下载场景,比如空城计、高考停电、霍格沃茨家长会。

.env 只保存本机模型、API、端口等配置,不再决定默认实验或地图。因此即使旧 .env 里残留 GOD_MAP_ID=pku,选择 GOD Town 时仍然会使用 the_ville 地图,不会串台。

🏘️ The Ville 的一个普通工作日

晚春的工作日清晨 8:20,晴朗微风,气温 18°C。一座 200 多人的小镇,10 位常住居民彼此熟识但各过各的生活。它是一段日常生活切片,不是任务驱动的剧本。

➡️ 在配置向导选择 god_town 即可把它设为当前实验。 它固定绑定 hypothesis_god_town/experiment_1the_ville 地图。

➡️ 完整的地点 / 居民 / 交互拆解见 hypothesis_god_town/experiment_1/

The Ville 地图

The Ville 地图:10 位居民在家、学校、图书馆、咖啡馆、公园、市场、药房、酒馆、宿舍之间度过普通一天。

🗺️ 10 个地点 · 65 个 location-scoped 交互
🏠

做饭 · 睡觉 · 整理 · 阅读 · 居家办公 · 视频家人
🏫
学校
上课 / 教书 · 批改 · 课后答疑
📚
图书馆
阅读 · 学习 · 查资料 · 借还书

Hobbs Cafe
简餐 · 咖啡聊天 · 值班 · 随性碰头
🌳
Johnson Park
散步 · 见友 · 晨练 · 公共播报
🛠️
供给店
修理 · 上货 · 借工具 · 顾客接待
🛒
市场
买食物 · 议价 · 送单 · 和老客闲聊
💊
药房
买药 · 续方 · 量血压 · 上门准备
🍻
酒馆
社交 · 看比赛 · 主持小活动
🛏️
宿舍
休息 · 自习 · 公共区休闲 · 视频家里
👥 10 位居民,每个人都有真实生活
🧭
Alice · 34
社区协调员
🛠️
Bob · 45
市场五金店主
📖
Charlie · 39
中学历史老师
💊
Dana · 41
社区药房护理员

Elena · 36
咖啡馆老板
🎒
Farah · 16
高中学生
📮
George · 68
退休邮递员
💻
Hana · 28
远程软件工程师
🦺
Ivan · 52
社区安全志愿者
🍅
Mei · 47
市场蔬果摊主

每位居民都有完整 profile:年龄、家庭、住房、经济状况、健康、日常作息、技能、需求、担忧、秘密、社交圈、语言风格、小怪癖、短期/长期目标。

🏫 PKU Trump Visit

这是一个发生在风格化北大校园地图上的公共事件实验。Agent 会先在校门、教学楼、图书馆、未名湖、食堂、宿舍、百周年纪念讲堂等地点开始日常行动,然后在一次高关注访问事件中表现出注意、询问、聚集和讨论。

➡️ 在配置向导选择 pku_trump_visit 即可把它设为当前实验。 它固定绑定 hypothesis_pku_trump_visit/experiment_1pku 地图。

➡️ 完整场景、角色、操作脚本和 replay 数据见 hypothesis_pku_trump_visit/experiment_1/

PKU 校园地图

PKU 校园地图:校门、教学楼、图书馆、未名湖、博雅塔、食堂、宿舍、百周年纪念讲堂,以及 PKU Trump Visit 的角色阵容。

🗺️ 可拔插地图包

GOD 会自动从 agentsociety/custom/maps/<map_id>/ 发现地图包。想加一张新地图?复制 agentsociety/custom/maps/_template/,替换 map.yamlvisuals/map.json、tileset PNG,以及可选的 characters/location_assets/,然后跑:

cd agentsociety
uv run python scripts/validate_map_package.py custom/maps/<map_id>

配置向导会自动列出所有合法的地图包,完全不用改代码。v1 支持带 PNG tileset 的 Tiled JSON 地图,并要求一个 Collisions 层(0 表示可走)。PKU 校园地图包现在已经随仓库发布,路径是 agentsociety/custom/maps/pku/。完整契约见 docs/MAP_PACKAGES.zh-CN.md

🤝 参与开发

./scripts/god.sh start

会自动装好 Python、Node 依赖,启动完整栈,创建 live session,并先跑完第 1 步,让控制台打开时就是已初始化的小镇。改完代码刷新即可。

完整指南见 CONTRIBUTING.zh-CN.md →:分支策略、PR 检查表、代码风格,以及怎么提交一张新地图或新实验。

🙌 致谢

GOD 构建在开源研究和开源代码之上。仓库内集成了两份精简过的上游代码:

同时受 Generative AgentsOASIS 启发。

📚 引用

@article{piao2025agentsociety,
  title   = {AgentSociety: Large-Scale Simulation of LLM-Driven Generative Agents Advances Understanding of Human Behaviors and Society},
  author  = {Piao et al.},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2502.08691},
  year    = {2025}
}

@misc{park2023generativeagents,
  title         = {Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior},
  author        = {Joon Sung Park and Joseph C. O'Brien and Carrie J. Cai and Meredith Ringel Morris and Percy Liang and Michael S. Bernstein},
  year          = {2023},
  eprint        = {2304.03442},
  archivePrefix = {arXiv},
  primaryClass  = {cs.HC},
  url           = {https://arxiv.org/abs/2304.03442}
}

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