Simulieren von Ledermenschen 👩‍👩‍👦

Microsoft hat ein interessantes Open-Source-Projekt — TinyTroupe. Worum geht es? Die meisten Frameworks sind auf Assistance ausgerichtet — Hilfe bei der Lösung von Aufgaben. TinyTroupe ist auf Simulation ausgerichtet. Der Unterschied ist fundamental: Ein Assistent soll effizient sein, ein Simulator dagegen glaubwürdig. Ein glaubwürdiger Mensch ist begriffsstutzig, hat Vorurteile, erinnert sich an sein Frühstück und hat einen Charakter.

Was steckt in diesem Python-Zoo:
1. TinyPerson: Der Agent hat mental_faculty (kognitive Fähigkeiten) und zwei Arten von Gedächtnis: EpisodicMemory (Ereigniskette) und SemanticMemory (Wissensbasis und Fakten).
2. Action Correction: Wenn der LLM-Agent plötzlich seine Identität „vergisst“ (z. B. ein Veganer beginnt, ein Steakhouse zu empfehlen), erwischt das Validierungssystem TinyPersonValidator ihn auf frischer Tat, gibt ihm eine Rüge und zwingt ihn, die Aktion neu zu generieren.
3. TinyWorld: Die Umgebung. Hier interagieren Agenten nach Regeln, die Sie mit Code beschreiben. Sie können sogar ein soziales Netzwerk mit Beziehungsgraphen erstellen.
4. TinyFactory: Der Massengenerator. Wenn Sie 50 brasilianische Ärzte brauchen, die Heavy Metal und Ökologie lieben, um Ihre neue App zu testen, erzeugt die Fabrik sie anhand demografischer Vorgaben.

Wozu das Ganze?
— Synthetische Daten: Anstatt echte Nutzer zu quälen oder fragwürdige Datensätze zu kaufen, testen Sie Ihr Projekt an einer Fokusgruppe aus 100 Agenten mit unterschiedlichen Charakteren.
— Softwaretests: Sie können einen Agenten Ihren Chatbot oder Ihre Suchmaschine „benutzen“ lassen und sehen, wo er mit seinen menschlichen Erwartungen die Logik durchbricht.
— Marketing: Bewertung von Werbung an einer simulierten Zielgruppe, bevor Sie das gesamte Budget verpulvern.

Im Inneren steckt ein typischer moderner Python-Stack: llama-index für RAG, chevron für Prompt-Vorlagen und viele, viele JSON-Spezifikationen. Der größte Nachteil: Standardmäßig ist alles auf OpenAI ausgelegt.

Und abgesehen davon ist es ein Beweis, dass wir in der Matrix leben 🌝

#годный_опенсорс