Agentic-Among-Us-
让LLM智能体在太空狼人杀中自主博弈，实时可视化涌现行为。
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 72
核心亮点
- 真实模拟《Among Us》核心玩法，包括任务、破坏、会议投票，场景还原度高
- 智能体具备记忆和社交推理能力，能基于对话和行为推断身份，产生复杂策略
- 支持本地 LLM（llama.cpp）和实时 React/PixiJS 可视化，便于观察和调试
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区支持尚不完善
- 依赖外部 LLM 服务或本地模型，运行成本较高且推理速度可能影响实时性
适用场景
- 研究多智能体涌现行为和社交推理算法
- 作为游戏 AI 开发的教学或实验平台
- 测试 LLM 在复杂社交环境中的决策能力
替代项目
AI Town、Camel、ChatDev
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