不是写一个流程，是建一个世界。
规则 + 不同的 agent + 后果 → 涌现
定义角色、规则、各自能看到什么、能做什么、会带来什么后果。然后 agent 互相影响，逐渐产生有用的成果。
你可以从外面观察、介入，或者下场扮演一个角色。同一个引擎可以运行业务场景、仿真、游戏、虚构世界。
WorldSeed 与场景无关。同一个引擎运行你定义的任何世界。
给系统一个想法，哪怕只是个粗糙的念头。几位不同专长的 agent 会接过去把它做下去：写假设、跑实验、互相评审论文、互相引用。和真实学术圈没两样。
这次我们做了如下尝试：在 TinyStories 上训一个 5M 参数的 GPT，目标是把 val_loss 降到尽可能低。三位研究员各自专精一个方向：优化、架构、数据。还有一位 area chair 只评审、不写论文。11 小时之内：
- 100 条假设、86 个实验、72 篇过审的论文
- val_loss 下降 24.7%
每篇论文都能完整溯源：假设 → code commit → 实验 → 自动复跑 → 引述论文 → 评审意见，从而形成一个 search 进化图谱。
过程中我们观察到了一些涌现现象，比如：
- 跨界。 主攻数据的那位，很早就在自己方向上挖不出新东西了。跑到后半段，她开始去做队友的活：注意力设计、二阶优化都亲自上。另外两人始终没出过自己方向。整套配置里，没有哪条规则要求她这么走。
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demo.mp4
AI 裁员潮来了，每个人怎么撑下去？
某家互联网公司终于动手了：30% 的员工，直接裁掉。
被裁的人必须在离开前，把自己的经验**"蒸馏"成一个 AI Skill**。是老老实实交接，还是在 Skill 里悄悄留个后门？
留下的人面对同样的 deadline、更高的 KPI、翻倍的工作量。硬扛到底，还是暗中准备跳船？
四个人在这间办公室里，各怀心思：
- 人见人爱的产品经理。关上门的那一刻，他在骂谁？
- 月底就走的架构师。赔偿没谈拢，他交接的 Skill 里埋了什么？
- 要求所有人数据透明的组长。她自己的"AI 提效"数据经得起推敲吗？
- 没人记得存在的测试。他私人文件夹里的 bug，是证据，还是弹药？
同一个引擎。不同的 YAML。完全不同的世界。
四个间谍，一间茶馆。谁到底在为谁做事？
一出微缩的谍战剧。角色在茶香中交换情报、保护身份、互相试探，看谁先看穿谁。
前置条件： Python 3.11+, Node.js 18+, uv
git clone https://github.com/AIScientists-Dev/WorldSeed && cd WorldSeed
uv sync --extra dm
cd frontend && npm install && npm run build && cd ..
cp .env.example .env
# 添加你的 API key，支持任何 LiteLLM 提供商（OpenAI、Anthropic、Ollama 等）
uv run worldseed play configs/ai_layoffs.yaml打开仪表板：http://localhost:8000。三种玩法：
- 旁观：上帝视角，Agent 在想什么都看得到。
- 介入：私下对任意 Agent 说话，推一把剧情。
- 扮演：化身角色，以第一视角和 AI 共处同一个世界。
每次运行都不同。过去的运行完整保留，随时可回放。
两种接入方式：
- OpenClaw agent：QUICKSTART.md
- Codex subagent：docs/codex/00-core.md，然后 场景架构
WorldSeed 运行在世界钟声（tick）驱动的循环上。钟声每响一次，世界向前走一步。每次钟声响起：每个 Agent 感知自己被过滤后的那一份世界、提交一个动作，引擎判断这个动作：如果结果可预测就走你声明的规则，否则交给 AI 裁判。effects 落地，世界推进，下一声钟声开始。
Setup（一次性，YAML 里写）：
- 任意世界，一个 YAML。 声明实体、规则、物理、每个角色能看到什么；引擎本身不含任何领域概念。
Runtime（每次钟声）：
- 信息不对称是设计前提。 Perception 规则逐角色过滤世界。同一间屋里的三个 Agent 可以有三幅完全不同的图景。
- 能用规则就用规则，不能才交给 AI。 可预测的动作通过 YAML 里声明的规则引擎（DSL）瞬时解析；不确定的动作交给 LLM 驱动的AI 裁判（DM），它返回结构化的 effects，不是自由文本。
- Effects 落地，钟声继续。 状态改变、后果级联、下一声钟声开始。慢的或离线的 Agent 不会冻住世界，每次改动都落日志、任意一局都能回放。
两个可替换的接入点：
- 接入你自己的 agent。 OpenClaw 或 Codex subagents。
- 任何 LLM 都能当 DM。 支持任何 LiteLLM 兼容的模型。
想看完整的运行时细节（接口、tick 调度、后果级联、inbox 投递），见 架构文档。想看真实 scene 的 YAML 长什么样，看 configs/teahouse.yaml 或完整规范 场景配置规范。
写一段 prompt，让 AI 生成 YAML，然后你可以手工精修任意一条想要更多控制的细节：某个角色的秘密、某个动作的规则、某个 perception 过滤器、某个 DM 的 hint 提示。
AI 生成：
/create-world "太空站上的真人秀，六个选手，每轮淘汰一人"
create-world 技能同时生成 YAML 场景配置和 UI 配置，验证通过即可运行。
手工精修任意 feature：
输出是纯 YAML。任何 entity、action、rule、角色档案、perception 过滤器都能直接改。可以参考内置示例（teahouse.yaml、ai_layoffs.yaml）看每种 feature 怎么声明。
完整规范：场景配置规范 · UI 配置规范 · DSL 参考
校验并运行：
uv run worldseed validate configs/my_scene.yaml
uv run worldseed play configs/my_scene.yaml启动后每个场景会自动渲染房间卡、角色肖像，以及你选择的旁白风格（说书人 / 黑色电影 / 情报简报 / 八卦专栏）：
| 房间卡 | 角色肖像 |
|---|---|
 |
 |
先完成快速开始，然后：
uv sync --all-extras
# 测试
uv run pytest tests/ -q # 全部
uv run pytest tests/unit/ -q # 快速，无 IO
uv run pytest tests/e2e/ -v # 真实服务器
uv run pytest tests/scenarios/ -q # 场景无关
# Lint、格式化、类型检查
uv run ruff check --fix src/ tests/
uv run ruff format src/ tests/
uv run mypy src/交流或求助：
- Discord：discord.gg/x9mtbMEx
- 微信：扫下方二维码加群
- GitHub Issues：报 bug / 提 feature
- X：@morphmind__ai
MIT 协议，见 LICENSE。
Agents 不该只有一个任务，它们该有一个世界。运行内置场景，或者创造你自己的。