- ドキュメント：デジモンエンジンを使用してゲームを作る方法を学ぶ
- デジモントレーナーコミュニティ：コミュニティに参加してヘルプを得たり、ゲームを共有したりしよう
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デジモンエンジンは、AIゲーム向けのUnreal Engineに似たオープンソースゲームプラットフォームです。ソーシャルおよび金融AIエージェントをサポートし、没入型のAIネイティブゲームプレイを実現します。現在、AIエージェントNPCを搭載した新しいゲームの導入を準備中です。私たちの目標は、ウエストワールドのような環境を構築するためのAIエージェントフレームワークを作ることです。
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エージェント：各モンスター/エージェントは、独自のアイデンティティと動機を持ち、世界を歩き回り、会話し、関係を築きます。将来的には、エージェントは記憶埋め込み（ベクトルデータベース：Pinecone）から過去の相互作用を参照し、すべての会話と決定が過去の出会い（永続的記憶）に基づいて行われるようになります。
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ゲームエンジン：オーケストレーションシステムがエージェントの活動をスケジュールし、「エージェントバッチ実行」タスクを処理し、衝突を管理します。2つのモンスターの経路が交差すると予測された場合、エンジンはそれらをグループ化し、会話シーケンスをトリガーします。タスク完了後、エージェントは新しいスケジューリングに参加可能となり、手動介入なしで世界の活動が継続されます。
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イベントログ：追記型の記録が、エージェントの経路、会話のタイムスタンプ、誰が誰と話したかなど、すべてを追跡します。新しい経路を開始する前に、モンスターはイベントログを参照して将来の衝突を予測します。最近交差するエージェントと会話していない場合、対話を開始します。イベントログは、正確なコンテキストの想起と記憶埋め込みのために、すべての会話トランスクリプトと座標も保存します。
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メモリとベクトルデータベース：会話や内省の後、エージェントは経験を要約し、ベクトル埋め込み（mxbai-embed-large）として保存します。これらの埋め込みは後で検索され、関連性でフィルタリングされ、次の会話のプロンプトに過去のコンテキストを直接注入します。
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ゲームエンジン設計の主要な課題の1つは、プレイヤーとエージェントの数を拡張しながら低レイテンシーを維持することです。そのため、DAMNは圧縮状態（HistoryObject）を導入して、移動の追跡と再生を効率的に行います。各エンジンティック（約60回/秒）で数値フィールド（位置など）を記録し、各ステップ終了時（1回/秒）に圧縮された「履歴バッファ」を保存します。クライアントは現在の値と再生可能なバッファを取得し、スムーズなアニメーションをジャンプなしでレンダリングします。影響：プレイヤーとエージェントにとって、この設計は滑らかなゲームプレイを提供します—スタッターやぎこちないアニメーションはありません。バックグラウンドでは、これは高性能を維持し、信頼性があり、より多くのAI駆動キャラクターにシームレスに拡張できる合理化されたアプローチです。
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DAMNは既存のゲームエンジン（UnityやGodotなど）に依存せず、ゼロから構築されたカスタムAIネイティブゲームエンジン（TypeScriptで記述）を使用します。AIエージェントと人間プレイヤーは同等に扱われ—二級市民のNPCはいません。各ティックで、エンジンはメモリ内で世界全体を更新し、AIに人間と同じ移動、相互作用、参加の能力を与えます。これにより、AIが単にスクリプトに従うのではなく、実際にゲームプレイに参加する、より有機的でダイナミックな世界が生まれます。
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設計概要：
- スケジューラーが定期的に新しいシミュレーションステップをトリガーします。
- エンジンがデータベースからゲームデータをメモリにロードします。
- AIエージェントとプレイヤーの両方がアクションや決定を提出し、すべて1つの統一されたループで処理されます。
- ゲームルールを適用した後、エンジンは変更の「差分」を計算し、データベースに保存します。
詳細についてはアーキテクチャ概要をご覧ください。
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