generative-agents

本地跑起斯坦福AI小镇，低成本模拟人类行为

generative-agents 是一个本地运行、低成本的生成式智能体实现，源自斯坦福大学论文《Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior》。它旨在模拟人类行为，让多个智能体在虚拟环境中生活、互动和进化。项目解决了云端大模型依赖成本高、隐私风险大的问题，通过本地运行和优化降低使用门槛。核心能力包括：基于记忆流的长期记忆存储与检索、智能体反思与计划生成、环境交互与社交模拟。技术栈基于 Jupyter Notebook，易于阅读和修改，适合研究者快速实验。虽然星标数不高，但作为论文官方实现，具有较高的学术参考价值。