GOD Agent Studio实战教程：如何可视化编辑Agent居民的性格、身份与日常-开发者社区

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Govern, Observe, Direct - a real-time control room for agent societies

项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/god5/GOD

GOD（Govern, Observe, Direct）是一个实时管控 Agent 社会的控制室，而 Agent Studio 是其中最直观的模块：一个地图感知的居民编辑器。通过它，你可以在浏览器里用 6 步向导为 Agent 居民设定名字、身份、外貌、性格、日常作息和初始位置，无需手写任何 JSON。本教程面向新手，带你从零启动 GOD，用可视化方式编辑 Agent 性格与身份，并看懂保存下来的 profile 结构。

🧭 什么是 GOD Agent Studio？

GOD 的核心理念是"像上帝一样俯瞰一座 Agent 小镇"：暂停时间、向任意居民发问、注入指令改变剧情。Agent Studio 则负责小镇里"人"的部分——在实验启动前或运行中，新增、编辑、替换居民。

与"直接改配置文件"相比，Agent Studio 有三个关键优势：

地图感知：初始位置只能从当前地图包已有的地点里选，不会出现"出生在地图外"的错误；
AI 辅助生成：输入一句"角色设定种子"（比如"社恐但极其可靠的药剂师"），模型会生成多组候选选项，不满意可点"换一批"重roll；
结构化 profile：向导的每一步都对应 profile 中identity、appearance、personality、routine等标准字段，保存后可被运行时直接读取。

🚀 启动 GOD：一条命令进入可视化工作流

前置依赖（macOS/Linux）：Python 3.11+、Node.js、uv、screen。

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/god5/GOD cd GOD ./scripts/god.sh start

Windows 下改用.\scripts\god.cmd start。首次启动会自动安装依赖并打开浏览器中的实验配置向导，填入任意 OpenAI 兼容接口的 API key、base URL 和模型名即可，完整步骤见 QUICKSTART.zh-CN.md。

📍 打开 Agent Studio 的 3 个入口

Agent Studio 有三种进入方式，按使用场景选择：

入口	适用场景	位置
侧边菜单Agent Builder	独立页面编辑任意实验的居民	路由`/agent-builder`，入口源码见 index.tsx
Setup 配置向导	新建实验后，直接编辑生成的草稿居民	向导第 5 步"编辑"
PixelReplay 控制台	实验运行中，检查或扩展当前实验	嵌入在回放页面中，见 PixelReplay/index.tsx

进入后你会看到当前实验的居民列表（ID、姓名、类型、profile 摘要），点击"新增智能体"或某行的编辑按钮，即进入 6 步向导。

🪄 6 步向导：设定 → 身份 → 外观 → 性格 → 日常 → 确认

向导的完整实现位于 AgentEditorModal.tsx，每一步都对应 profile 的一组字段。

第 1 步「设定」：给角色一个种子

填写三项：

名字：给这个角色起一个名字；
角色设定种子：一句话描述，例如"一个每天去月球上班的变形金刚，社恐但极其可靠"；
MBTI / 参考照片（可选）：MBTI 会写入 profile 的mbti字段，参考照片用于后续生成角色形象。

点击生成选项，后端会调用你配置的模型（路由POST /api/v1/god/setup/agent-studio/generate，实现见 god_setup.py），为身份、外观、性格、日常各生成一组候选。每个字段末尾都有"自定义"，可手写覆盖 AI 候选。

第 2 步「身份」：身份角色与剧情功能

选择或改写两个字段：

身份角色（role）：如"社区协调员""中学历史老师"；
剧情功能（scenario_role）：该居民在实验剧情中承担的作用。

第 3 步「外观」：生成地图兼容的行走图

上传一张参考照片，点击生成角色形象，系统会产出与当前地图 tileset 兼容的 sprite（Generated_Agent_*.png）。这一步可以跳过；若已有 sprite（比如从 AgentPack 导入），向导会自动省略该步。

第 4 步「性格」：性格的四个维度

这是"塑造 Agent 性格"的核心一步，四个字段都会写入 profile 的personality子结构，并合成一句完整的人设persona：

向导字段	profile 字段	示例
核心性格	`personality.core`	温和、守时、责任心强
社交方式	`personality.social`	先倾听再协调，不爱八卦
决策倾向	`personality.decision`	观察优先，不轻易升级冲突
情绪底色	`personality.mood`	平静、留意

第 5 步「日常」：目标、习惯与初始位置

日常目标（routine.goal）：如"让小镇日常服务顺畅运转"；
日常习惯（routine.habit）：如"早上巡看公园和咖啡馆附近的公共空间"；
关系习惯（routine.relationship_style）：与哪些居民如何相处；
初始位置：只能从当前地图地点里选——这正是"地图感知"的体现，向导会读取地图包的map_locations生成下拉项。

第 6 步「确认」：Review 后保存

最后一步汇总所有选择，可预览将保存的完整画像，也可展开"高级 JSON"直接微调profile与运行时参数（如skill_ids个人技能列表）。点击保存智能体即完成。

💾 保存后数据落在哪里？看懂 profile 全字段

向导保存的是实验的init/init_config.json（通过PUT /api/v1/experiment-configs/{hypothesis_id}/{experiment_id}/init写回）。以 GOD Town 内置实验为例：init_config.json 中 10 位居民每人都有完整 profile，远超向导的 6 步——AI 草稿还会补全这些"生活感"字段：

household/family/housing/economic_status/health：生存背景；
detailed_routine：按上午、中午、下午、傍晚、夜晚拆分的日程；
relationships/social_network：与每个居民的关系描述；
needs/worries/secrets：当前需求、担忧与不可言说的秘密；
triggers/dislikes/quirks：情绪触发点、讨厌的事、小怪癖；
short_term_goals/long_term_goal：短期与长期目标。

向导生成的agent_studio子结构（含selected_choices、custom_choices、map_id）会记录你的每个选择，方便之后回溯"这个居民是怎么定出来的"。

📦 进阶：Agent Hub 与批量导入导出

居民列表页还提供批量能力：

Agent Hub：从可复用 AgentPack 一键导入整套角色阵容（含 sprite 与 profile），并支持保存到 Agent Hub或导出 ZIP分享给他人；
CSV / JSON 导入：粘贴内容后先"预览"校验每行是否有效，再决定追加或替换；
ID 校验：重复agent_id会被标红并阻止保存，保证kwargs.id与agent_id一致。

默认情况下，每个居民挂载 5 个公共技能（routine.daily、social.reply、memory.record、map.navigate、safety.respond）和最多 5 个个人技能（如community.coordinate、first_aid.basic），技能目录见 agentsociety/custom/skills/。