Gemini 3.6 Flash 多智能体实时迭代游戏设计实战指南在当今AI技术快速发展的背景下多智能体系统已成为复杂问题求解的重要工具。近期Google推出的Gemini 3.6 Flash模型以其出色的推理能力和实时响应特性为多智能体游戏设计带来了新的可能性。本文将深入探讨如何利用Gemini 3.6 Flash构建高效的多智能体实时迭代游戏系统涵盖从基础概念到完整实现的全部流程。1. 多智能体系统与游戏设计基础概念1.1 多智能体系统核心原理多智能体系统Multi-Agent System, MAS是由多个自治智能体组成的计算系统这些智能体通过交互协作或竞争来实现个体或集体目标。在游戏设计领域多智能体系统能够模拟复杂的游戏环境其中每个智能体都具有独立的决策能力。智能体的基本特性包括自治性、反应性、主动性和社交能力。自治性指智能体能够独立运作而不需要直接的人工干预反应性表示智能体能够感知环境变化并及时响应主动性体现在智能体能够基于目标采取主动行为社交能力则允许智能体通过通信语言与其他智能体交互。在多智能体游戏设计中智能体之间的交互模式主要分为竞争型和协作型。竞争型模式下智能体之间存在利益冲突每个智能体都试图最大化自身收益协作型模式下智能体共享共同目标通过合作实现整体最优解。1.2 Gemini 3.6 Flash技术特性分析Gemini 3.6 Flash是Google最新推出的大型语言模型专门针对实时应用场景进行了优化。与标准版本相比Flash版本在保持高质量输出的同时显著提升了推理速度这对于需要快速迭代的多智能体游戏至关重要。该模型的核心优势包括低延迟响应、高并发处理能力和稳定的输出质量。在游戏环境中这些特性使得多个智能体能够同时进行决策而不会出现明显的性能瓶颈。此外Gemini 3.6 Flash支持复杂的上下文理解能够处理游戏状态的历史信息为智能体提供更准确的决策依据。技术架构方面Gemini 3.6 Flash采用了优化的注意力机制和轻量化的模型结构在保证推理质量的前提下减少了计算资源需求。这使得开发者能够在普通硬件环境下部署复杂的多智能体系统降低了技术门槛和开发成本。1.3 实时迭代在游戏设计中的重要性实时迭代是现代游戏设计的核心要求之一特别是在多智能体系统中。传统的游戏AI往往采用预定义的行为模式缺乏动态适应能力。而基于Gemini 3.6 Flash的多智能体系统能够根据游戏进程实时调整策略提供更加智能和不可预测的游戏体验。实时迭代的价值体现在多个方面首先它能够根据玩家行为动态调整游戏难度保持挑战性与趣味性的平衡其次智能体能够从失败中学习逐步改进决策策略最后系统可以适应不同玩家的游戏风格提供个性化的游戏体验。在技术实现上实时迭代需要解决状态同步、决策延迟和资源管理等问题。Gemini 3.6 Flash的快速推理能力为这些挑战提供了可行的解决方案使开发者能够构建真正意义上的自适应游戏系统。2. 环境准备与开发工具配置2.1 基础开发环境搭建构建基于Gemini 3.6 Flash的多智能体游戏系统首先需要准备合适的开发环境。推荐使用Python 3.8及以上版本这是目前AI开发最主流的环境选择。操作系统方面Windows、macOS和Linux系统均可支持但建议使用Linux系统以获得最佳性能表现。硬件配置要求至少8GB内存推荐16GB以上以确保多智能体并发运行的流畅性。开发工具链包括以下核心组件Python解释器、代码编辑器如VS Code或PyCharm、版本控制系统Git以及必要的Python包管理工具。建议使用conda或venv创建独立的虚拟环境避免依赖冲突。# 创建Python虚拟环境 python -m venv gemini_agent_env source gemini_agent_env/bin/activate # Linux/macOS # 或 gemini_agent_env\Scripts\activate # Windows # 安装基础依赖 pip install --upgrade pip pip install requests numpy pandas matplotlib2.2 Gemini API接入配置要使用Gemini 3.6 Flash模型首先需要获取API访问权限。访问Google AI Studio官方网站按照指引创建项目并生成API密钥。确保选择Gemini 3.6 Flash作为目标模型版本。API密钥的安全管理至关重要建议使用环境变量或配置文件的方式存储敏感信息避免在代码中硬编码。创建专门的配置文件管理API设置# config.py import os class GeminiConfig: API_KEY os.getenv(GEMINI_API_KEY, your_api_key_here) API_URL https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.6-flash:generateContent MAX_TOKENS 2048 TEMPERATURE 0.7 TOP_P 0.9 classmethod def validate_config(cls): if cls.API_KEY your_api_key_here: raise ValueError(请设置正确的GEMINI_API_KEY环境变量)2.3 多智能体框架选择与配置对于多智能体系统开发选择合适的框架可以大幅提升开发效率。目前主流的多智能体框架包括LangGraph、AutoGen等它们提供了智能体管理、通信机制和任务协调等核心功能。LangGraph特别适合基于语言模型的智能体系统它提供了直观的图结构来表示智能体之间的交互关系。安装配置步骤如下# 安装LangGraph和相关依赖 pip install langgraph langchain-core langchain-google-genai # 基础配置示例 from langgraph.graph import StateGraph, END from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI # 初始化Gemini模型 llm ChatGoogleGenerativeAI( modelgemini-3.6-flash, temperature0.7, max_tokens2048, google_api_keyGeminiConfig.API_KEY )框架配置完成后需要测试API连接是否正常确保所有组件能够协同工作。编写简单的测试脚本来验证系统基础功能def test_gemini_connection(): 测试Gemini API连接 try: test_prompt 请回复连接成功以确认API正常工作 response llm.invoke(test_prompt) print(API连接测试结果:, response.content) return True except Exception as e: print(f连接测试失败: {e}) return False if __name__ __main__: test_gemini_connection()3. 多智能体系统架构设计3.1 智能体角色定义与分工在多智能体游戏系统中明确的角色分工是系统有效运作的基础。根据游戏类型的不同可以设计多种 specialized 的智能体角色。以策略游戏为例常见的智能体类型包括决策智能体、资源管理智能体、战斗智能体和探索智能体。决策智能体负责高层战略规划分析游戏整体局势并制定长期目标。这类智能体需要具备较强的推理能力和大局观通常使用Gemini 3.6 Flash的复杂推理功能。资源管理智能体专注于游戏内资源的分配和优化确保各个子系统能够获得必要的支持。这类智能体需要擅长数值分析和优化计算。战斗智能体处理即时战斗决策需要快速反应能力和战术思维。探索智能体则负责地图探索和信息收集为其他智能体提供环境情报。每个智能体的具体实现需要定义清晰的行为模式和通信接口from abc import ABC, abstractmethod from typing import Dict, Any class GameAgent(ABC): 游戏智能体基类 def __init__(self, agent_id: str, role: str): self.agent_id agent_id self.role role self.memory {} # 智能体个体记忆 self.communication_queue [] # 通信消息队列 abstractmethod def perceive(self, game_state: Dict[str, Any]) - None: 感知游戏状态 pass abstractmethod def reason(self) - Dict[str, Any]: 基于当前状态进行推理决策 pass abstractmethod def act(self) - Dict[str, Any]: 执行决策动作 pass def communicate(self, message: Dict[str, Any]) - None: 与其他智能体通信 self.communication_queue.append(message)3.2 通信机制与协作协议智能体之间的有效通信是多智能体系统成功的关键。设计合理的通信协议需要考虑消息格式、传输机制和语义理解等方面。消息格式应该标准化包含发送者、接收者、消息类型、内容和时间戳等基本字段。传输机制可以采用直接通信、广播或基于中间件的消息队列等方式。协作协议定义了智能体如何协同工作以实现共同目标。常见的协作模式包括合同网协议、黑板模型和基于规划的协作等。在游戏环境中通常采用混合式的协作策略class CommunicationProtocol: 智能体通信协议 MESSAGE_TYPES { REQUEST: request, RESPONSE: response, INFORM: inform, PROPOSE: propose, ACCEPT: accept, REJECT: reject } staticmethod def create_message(sender: str, receiver: str, msg_type: str, content: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 创建标准化消息 return { sender: sender, receiver: receiver, type: msg_type, content: content, timestamp: time.time(), message_id: str(uuid.uuid4()) } staticmethod def parse_message(message: Dict[str, Any]) - tuple: 解析消息内容 return (message[sender], message[receiver], message[type], message[content]) class CollaborationManager: 协作管理器 def __init__(self): self.agents {} self.shared_knowledge_base {} self.task_queue [] def register_agent(self, agent: GameAgent) - None: 注册智能体 self.agents[agent.agent_id] agent def distribute_task(self, task: Dict[str, Any]) - None: 分配任务给合适的智能体 # 基于智能体能力和当前负载进行任务分配 suitable_agents self._find_suitable_agents(task) if suitable_agents: selected_agent self._select_best_agent(suitable_agents, task) self._assign_task_to_agent(selected_agent, task)3.3 状态管理与实时同步在多智能体实时游戏中状态管理是确保系统一致性的核心技术。需要设计高效的状态存储、更新和同步机制保证所有智能体基于一致的游戏状态进行决策。状态管理系统的核心组件包括全局状态管理器、局部状态缓存和变更通知机制。全局状态管理器维护游戏的权威状态局部状态缓存提高访问效率变更通知机制确保状态更新及时传播。实时同步面临的主要挑战包括网络延迟、并发冲突和状态一致性。针对这些挑战可以采用乐观锁、操作转换和状态压缩等技术import threading import time from collections import deque class GameStateManager: 游戏状态管理器 def __init__(self): self.global_state {} self.state_history deque(maxlen1000) # 状态历史记录 self.state_lock threading.RLock() # 状态访问锁 self.observers [] # 状态观察者智能体 self.last_update_time time.time() def update_state(self, updates: Dict[str, Any]) - None: 更新游戏状态 with self.state_lock: # 保存当前状态到历史记录 self.state_history.append(self.global_state.copy()) # 应用状态更新 for key, value in updates.items(): if isinstance(value, dict) and key in self.global_state: # 深度合并字典 self._deep_update(self.global_state[key], value) else: self.global_state[key] value self.last_update_time time.time() # 通知观察者状态变更 self._notify_observers(updates) def get_state(self, path: str None) - Any: 获取游戏状态 with self.state_lock: if path is None: return self.global_state.copy() # 支持路径查询如 players.player1.health keys path.split(.) current self.global_state for key in keys: if isinstance(current, dict) and key in current: current current[key] else: return None return current def _deep_update(self, target: Dict, source: Dict) - None: 深度更新字典 for key, value in source.items(): if isinstance(value, dict) and key in target and isinstance(target[key], dict): self._deep_update(target[key], value) else: target[key] value def _notify_observers(self, changes: Dict[str, Any]) - None: 通知观察者状态变更 for observer in self.observers: observer.on_state_change(changes)4. Gemini 3.6 Flash集成与智能体行为设计4.1 模型接口封装与优化为了充分发挥Gemini 3.6 Flash的潜力需要设计高效的模型接口封装。封装层应该提供简洁的API同时处理错误恢复、速率限制和性能优化等底层细节。接口设计需要考虑请求批处理、响应缓存和异步调用等优化策略。批处理可以减少API调用次数缓存可以避免重复计算异步调用则提高系统响应性import asyncio import aiohttp import json from datetime import datetime, timedelta from cachetools import TTLCache class GeminiClient: Gemini 3.6 Flash客户端封装 def __init__(self, api_key: str, max_workers: int 10): self.api_key api_key self.base_url https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.6-flash self.session None self.semaphore asyncio.Semaphore(max_workers) self.cache TTLCache(maxsize1000, ttl300) # 5分钟缓存 self.request_stats { total_requests: 0, failed_requests: 0, last_reset: datetime.now() } async def initialize(self): 初始化异步会话 self.session aiohttp.ClientSession() async def close(self): 关闭会话 if self.session: await self.session.close() def _get_cache_key(self, prompt: str, parameters: Dict) - str: 生成缓存键 return f{prompt}:{json.dumps(parameters, sort_keysTrue)} async def generate_content(self, prompt: str, **kwargs) - Dict[str, Any]: 生成内容带缓存和限流 cache_key self._get_cache_key(prompt, kwargs) # 检查缓存 if cache_key in self.cache: return self.cache[cache_key] async with self.semaphore: try: response await self._make_api_call(prompt, **kwargs) self.cache[cache_key] response self.request_stats[total_requests] 1 return response except Exception as e: self.request_stats[failed_requests] 1 raise e async def _make_api_call(self, prompt: str, **kwargs) - Dict[str, Any]: 实际API调用 url f{self.base_url}:generateContent?key{self.api_key} # 构建请求数据 request_data { contents: [{ parts: [{text: prompt}] }], generationConfig: { temperature: kwargs.get(temperature, 0.7), topP: kwargs.get(top_p, 0.9), maxOutputTokens: kwargs.get(max_tokens, 2048), } } async with self.session.post(url, jsonrequest_data) as response: if response.status 200: return await response.json() else: error_text await response.text() raise Exception(fAPI调用失败: {response.status} - {error_text})4.2 智能体决策逻辑实现基于Gemini 3.6 Flash的智能体决策逻辑需要结合模型推理和游戏规则约束。决策过程通常包括状态评估、选项生成、效果预测和最优选择等步骤。每个智能体应该具备领域特定的知识库和推理模式。决策逻辑的实现应该模块化便于调试和优化class StrategicAgent(GameAgent): 策略决策智能体 def __init__(self, agent_id: str, gemini_client: GeminiClient): super().__init__(agent_id, strategist) self.gemini_client gemini_client self.decision_history [] self.learning_rate 0.1 # 学习速率 async def perceive(self, game_state: Dict[str, Any]) - None: 感知游戏状态并更新内部表示 self.current_state self._preprocess_state(game_state) self._update_mental_model() async def reason(self) - Dict[str, Any]: 基于当前状态进行战略推理 # 构建推理提示 prompt self._build_strategic_prompt() try: # 调用Gemini进行推理 response await self.gemini_client.generate_content(prompt) strategy self._parse_strategy_response(response) # 验证策略可行性 validated_strategy self._validate_strategy(strategy) # 记录决策历史 self.decision_history.append({ timestamp: time.time(), state: self.current_state, strategy: validated_strategy }) return validated_strategy except Exception as e: # 备用决策逻辑 return self._fallback_strategy() def _build_strategic_prompt(self) - str: 构建战略推理提示 return f 作为游戏战略专家请分析当前游戏状态并提供最优战略建议。 游戏状态 {json.dumps(self.current_state, indent2)} 决策历史最近3次 {json.dumps(self.decision_history[-3:], indent2)} 请基于以下框架提供建议 1. 当前局势分析 2. 主要机会和威胁 3. 短期行动计划1-3步 4. 长期战略方向 5. 风险控制措施 请以JSON格式回复包含analysis、opportunities、threats、short_term_plan、long_term_strategy等字段。 def _parse_strategy_response(self, response: Dict) - Dict: 解析模型响应 try: content response[candidates][0][content][parts][0][text] # 提取JSON部分 json_start content.find({) json_end content.rfind(}) 1 if json_start 0 and json_end json_start: json_str content[json_start:json_end] return json.loads(json_str) else: raise ValueError(响应中未找到有效的JSON数据) except (KeyError, ValueError, json.JSONDecodeError) as e: raise ValueError(f策略响应解析失败: {e}) def _validate_strategy(self, strategy: Dict) - Dict: 验证策略可行性 # 检查必要字段 required_fields [short_term_plan, long_term_strategy] for field in required_fields: if field not in strategy: strategy[field] 待定 # 应用游戏规则约束 strategy[validated] True strategy[validation_notes] self._apply_game_rules(strategy) return strategy def _apply_game_rules(self, strategy: Dict) - List[str]: 应用游戏规则约束 notes [] # 实现具体的规则检查逻辑 return notes4.3 实时迭代与学习机制实时迭代是多智能体系统适应动态环境的关键能力。基于Gemini 3.6 Flash的智能体可以通过经验回放、策略评估和行为调整来实现持续改进。学习机制应该包括性能评估、策略优化和知识更新等组件。评估组件监控智能体行为效果优化组件调整决策参数知识组件更新智能体的认知模型class LearningModule: 智能体学习模块 def __init__(self, agent: GameAgent): self.agent agent self.performance_metrics {} self.learning_data [] self.improvement_threshold 0.05 # 改进阈值 def record_decision_outcome(self, decision: Dict, outcome: Dict) - None: 记录决策结果 learning_example { timestamp: time.time(), decision: decision, outcome: outcome, state_snapshot: self.agent.current_state } self.learning_data.append(learning_example) # 更新性能指标 self._update_performance_metrics(outcome) def _update_performance_metrics(self, outcome: Dict) - None: 更新性能指标 success_rate outcome.get(success_rate, 0) efficiency outcome.get(efficiency, 0) goal_achievement outcome.get(goal_achievement, 0) # 计算综合评分 composite_score (success_rate efficiency goal_achievement) / 3 if composite_score not in self.performance_metrics: self.performance_metrics[composite_score] [] self.performance_metrics[composite_score].append(composite_score) # 保持最近100个记录 if len(self.performance_metrics[composite_score]) 100: self.performance_metrics[composite_score].pop(0) def analyze_learning_patterns(self) - Dict[str, Any]: 分析学习模式 if len(self.learning_data) 10: return {status: insufficient_data, recommendations: []} # 计算性能趋势 recent_scores self.performance_metrics[composite_score][-20:] if len(recent_scores) 10: trend self._calculate_trend(recent_scores) improvement_needed trend self.improvement_threshold # 生成改进建议 recommendations self._generate_recommendations() return { status: analysis_complete, trend: trend, improvement_needed: improvement_needed, recommendations: recommendations } return {status: analysis_pending} def _calculate_trend(self, scores: List[float]) - float: 计算性能趋势 if len(scores) 2: return 0.0 x list(range(len(scores))) y scores # 简单线性回归计算趋势 n len(x) sum_x sum(x) sum_y sum(y) sum_xy sum(x[i] * y[i] for i in range(n)) sum_x2 sum(xi * xi for xi in x) slope (n * sum_xy - sum_x * sum_y) / (n * sum_x2 - sum_x * sum_x) return slope def _generate_recommendations(self) - List[str]: 生成改进建议 recommendations [] # 分析最近失败的决策 recent_failures [ex for ex in self.learning_data[-10:] if ex[outcome].get(success, False) False] if len(recent_failures) 3: recommendations.append(近期失败率较高建议调整决策策略) # 分析决策效率 avg_decision_time np.mean([ex[outcome].get(decision_time, 0) for ex in self.learning_data[-10:]]) if avg_decision_time 2.0: # 假设2秒为阈值 recommendations.append(决策时间偏长建议优化推理流程) return recommendations async def adapt_strategy(self, analysis_result: Dict) - None: 根据分析结果调整策略 if analysis_result[improvement_needed]: # 基于Gemini生成策略调整建议 prompt self._build_adaptation_prompt(analysis_result) try: response await self.agent.gemini_client.generate_content(prompt) adaptation_plan self._parse_adaptation_response(response) self._apply_adaptation_plan(adaptation_plan) except Exception as e: print(f策略调整失败: {e}) # 应用默认调整 self._apply_default_adaptations() def _build_adaptation_prompt(self, analysis: Dict) - str: 构建策略调整提示 return f 智能体性能分析显示需要策略调整 当前问题{analysis.get(recommendations, [])} 近期决策历史{json.dumps(self.learning_data[-5:], indent2)} 请提供具体的策略改进建议包括 1. 决策逻辑优化点 2. 参数调整建议 3. 学习重点方向 4. 风险规避措施 请以具体可执行建议的形式回复。 5. 完整游戏系统实现案例5.1 游戏场景设计与规则制定为了演示多智能体系统的实际应用我们设计一个资源管理类的策略游戏场景。游戏背景设定在太空殖民时代玩家需要管理一个太空站通过资源采集、设施建设和科技研发来维持殖民地的发展。游戏核心规则包括资源类型能源、材料、食物、科技点数、建筑系统生活区、工厂、实验室等、居民需求住房、食物、娱乐和外部事件陨石撞击、贸易机会、技术突破等。游戏胜利条件是在指定时间内达到特定发展水平失败条件包括资源枯竭、居民满意度过低或重大灾害处理失败。class SpaceStationGame: 太空站管理游戏主类 def __init__(self, num_ai_agents: int 4): self.game_state { resources: { energy: 1000, materials: 500, food: 800, research: 100 }, buildings: { habitats: 1, factories: 0, labs: 0, farms: 0 }, population: { total: 10, satisfaction: 0.7, growth_rate: 0.02 }, technology: { level: 1, unlocked: [basic_life_support] }, time: { current: 0, total_ticks: 1000 }, events: [], game_over: False, victory: False } # 初始化多智能体系统 self.agent_system MultiAgentSystem(num_agentsnum_ai_agents) self.state_manager GameStateManager() self.state_manager.global_state self.game_state.copy() def initialize_agents(self): 初始化游戏智能体 # 资源管理智能体 resource_agent ResourceManagementAgent(resource_manager, self.agent_system.gemini_client) resource_agent.initialize() # 建设规划智能体 construction_agent ConstructionPlanningAgent(construction_planner, self.agent_system.gemini_client) construction_agent.initialize() # 科技研发智能体 research_agent ResearchDevelopmentAgent(researcher, self.agent_system.gemini_client) research_agent.initialize() # 危机处理智能体 crisis_agent CrisisManagementAgent(crisis_manager, self.agent_system.gemini_client) crisis_agent.initialize() # 注册到协作管理器 self.agent_system.collaboration_manager.register_agent(resource_agent) self.agent_system.collaboration_manager.register_agent(construction_agent) self.agent_system.collaboration_manager.register_agent(research_agent) self.agent_system.collaboration_manager.register_agent(crisis_agent) # 注册状态观察者 self.state_manager.observers.extend([ resource_agent, construction_agent, research_agent, crisis_agent ]) async def game_loop(self): 游戏主循环 tick_count 0 max_ticks 1000 while tick_count max_ticks and not self.game_state[game_over]: # 更新游戏时间 self.game_state[time][current] tick_count tick_count 1 # 生成随机事件 if tick_count % 50 0: await self._generate_random_event() # 智能体决策阶段 agent_decisions await self.agent_system.collect_decisions(self.game_state) # 解析并应用决策 game_updates self._resolve_decisions(agent_decisions) self.state_manager.update_state(game_updates) # 更新游戏状态 await self._update_game_state() # 检查游戏结束条件 self._check_game_conditions() # 短暂暂停模拟实时性 await asyncio.sleep(0.1) return self._get_game_result() async def _generate_random_event(self): 生成随机游戏事件 events [ {type: meteor_shower, severity: low, description: 小型陨石雨袭击}, {type: trade_opportunity, profit: 200, description: 贸易商队到访}, {type: technical_breakthrough, research_boost: 50, description: 技术突破}, {type: resource_discovery, bonus: {energy: 100, materials: 50}, description: 发现新资源} ] event random.choice(events) self.game_state[events].append({ **event, tick: self.game_state[time][current], handled: False }) # 通知智能体 self.state_manager.update_state({recent_event: event}) def _resolve_decisions(self, decisions: Dict[str, Any]) - Dict[str, Any]: 解析智能体决策并生成状态更新 updates {} for agent_id, decision in decisions.items(): if decision.get(validated, False): # 应用有效的决策 agent_updates self._apply_agent_decision(agent_id, decision) updates.update(agent_updates) return updates def _apply_agent_decision(self, agent_id: str, decision: Dict) - Dict: 应用单个智能体的决策 updates {} if agent_id resource_manager: # 处理资源分配决策 updates.update(self._handle_resource_allocation(decision)) elif agent_id construction_planner: # 处理建设决策 updates.update(self._handle_construction(decision)) # 其他智能体类型处理... return updates async def _update_game_state(self): 更新游戏状态资源消耗、人口增长等 # 基础资源消耗 self.game_state[resources][energy] - self.game_state[population][total] * 0.1 self.game_state[resources][food] - self.game_state[population][total] * 0.2 # 人口增长 if self.game_state[resources][food] 0: growth self.game_state[population][total] * self.game_state[population][growth_rate] self.game_state[population][total] growth # 满意度计算 self._calculate_satisfaction() def _calculate_satisfaction(self): 计算居民满意度 base_satisfaction 0.5 # 基于资源充足度调整 resource_factor min( self.game_state[resources][energy] / 1000, self.game_state[resources][food] / 800, 1.0 ) # 基于住房条件调整 housing_ratio self.game_state[buildings][habitats] / self.game_state[population][total] housing_factor min(housing_ratio * 2, 1.0) self.game_state[population][satisfaction] (base_satisfaction resource_factor * 0.3 housing_factor * 0.2) def _check_game_conditions(self): 检查游戏结束条件 # 失败条件 if (self.game_state[resources][energy] 0 or self.game_state[resources][food] 0 or self.game_state[population][satisfaction] 0.2): self.game_state[game_over] True self.game_state[victory] False # 胜利条件 if (self.game_state[technology][level] 5 and self.game_state[population][total] 100): self.game_state[game_over] True self.game_state[victory] True def _get_game_result(self) - Dict[str, Any]: 获取游戏结果 return { victory: self.game_state[victory], final_score: self._calculate_final_score(), completion_time: self.game_state[time][current], final_state: self.game_state.copy() } def _calculate_final_score(self) - float: 计算最终得分 population_score self.game_state[population][total] * 10 tech_score self.game_state[technology][level] * 100 satisfaction_score self.game_state[population][satisfaction] * 500 resource_score sum(self.game_state[resources].values()) * 0.1 return population_score tech_score satisfaction_score resource_score5.2 多智能体协同作战演示在游戏运行过程中多个智能体需要协同工作以应对各种挑战。以下演示一个完整的协同决策场景class MultiAgentSystem: 多智能体系统协调器 def __init__(self, num_agents: int 4): self.agents {} self.gemini_client GeminiClient(GeminiConfig.API_KEY) self.collaboration_manager CollaborationManager() self.decision_coordinator DecisionCoordinator() async def initialize(self): 初始化系统 await self.gemini_client.initialize() async def collect_decisions(self, game_state: Dict) - Dict[str, Any]: 收集所有智能体的决策 decisions {} # 并行收集决策 tasks [] for agent_id, agent in self.agents.items(): task self._get_agent_decision(agent, game_state) tasks.append((agent_id, task)) # 等待所有决策完成 for agent_id, task in tasks: try: decision await task decisions[agent_id] decision except Exception as e: print(f智能体 {agent_id} 决策失败