800+ 常驻智能体的 LLM 小镇:并发决策、上下文缓存与推理成本实录
Low_Bad_6585 · reddit · 2026-10-08
独立开发者分享一年打造的 LLM 生活模拟《Slow Vale》的工程复盘（中国服务器现有 800+ AI 居民共享一座持续运行的城市），数据截至 2026 年 10 月：
异步决策
- 每个角色每天约 300–400 次 LLM 调用，平均上下文约 3 万 token，输入含角色状态、相关经历、环境与可用动作
- 游戏时间与真实时间并存：睡觉占 8 游戏小时，一句话占 1 游戏分钟；推理期间世界时钟继续推进
- 交互有互斥规则：A 正在与 B 交谈，C 不能同时把 B 拉入别的对话；设施与生产任务有自己的资源占用/释放规则
并发推理与世界状态变更分离
- 模型响应不直接改世界：结果回到执行流做有效性校验后由执行组件应用
- 决策上下文与执行时刻之间存在时间差——推理时货架上的最后一条鱼，返回时可能已被买走；意图、有效性、实际效果三者需区分，完成/失败/中断/恢复各有状态转换
共享活动运行时
- 移动、生产、对话、睡眠时长与完成条件各异，统一运行时管理忙碌角色、资源冲突与服务恢复，前端动画与日志须与后端已提交事实一致
决策上下文即后端架构
- 人格描述不足以支撑长期行动；需求、位置、资产、进行中的事务、关系、当下可用动作各有不同更新频率与生命周期，需分别定义进入/更新/退出注意力的规则
- 当前使用托管 DeepSeek 而非本地推理
「编程与Agent」频道最新
- Grok 机器人扫出 25730 美元 GitHub 悬赏,单笔最高 1 万美元 — prasenx · 2026-10-08
- 训练别人写的 Agent：如何驾驭非自建 harness 的强化学习 — SergioPaniego · 2026-10-08
- 8 个开源 AI Agent 工具盘点：从电脑操作到浏览器自动化 — nikola_mr64990 · 2026-10-08
- 测试质量取决于模块设计:作者主张大单元测试而非禁测 — mattpocockuk · 2026-10-08
- Matt Pocock 谈 AI 写测试：代码库设计决定测试质量 — mattpocockuk · 2026-10-08
- Codex 跑 48 小时迁移 WebGL 到 WebGPU，暗改上游依赖库被吐槽 — StewartalsopIII · 2026-10-08