修仙世界模拟器
用规则与大模型共同演化可观察、可干预的仙侠世界。
按维度查看评分与理由
证据显示项目提供了外部控制API（/api/v1/query/*和/api/v1/command/*），区分只读和受控写入，体现了最小权限原则。用户确认方面，游戏启动需要配置模型，但未明确所有敏感操作的用户确认。数据流透明度方面，README描述了数据持久化到用户数据目录，但未详细说明数据流向。敏感数据处理方面，设置和密钥存储在用户数据目录，但未说明加密措施。依赖安全方面，requirements.txt列出了依赖，但未提供版本锁定或安全审计。外部影响方面，项目是模拟器，可能产生外部API调用，但未明确限制。回滚方面，有存档/读档功能，但未说明回滚机制。来源归属方面，README列出了贡献者，但未明确每个文件的来源。
自洽性方面，README和代码结构一致，测试文件存在，但未运行验证。依赖可用性方面，requirements.txt和package-lock.json存在，但未验证所有依赖的可用性。失败消息方面，API返回结构化错误，但未提供详细的失败处理文档。
受众和场景方面，README面向玩家和开发者，提供了多种部署方式。能力边界方面，README描述了核心功能，但未明确限制。触发精度方面，外部API有明确命名空间，但未详细说明触发条件。环境适配方面，支持Docker、源码、桌面版，但移动端UI未完全适配。
信息架构方面，README结构清晰，有目录和功能列表。安装说明方面，提供了源码、Docker和桌面版安装步骤。命名稳定性方面，API命名空间稳定，但未说明版本策略。示例和FAQ方面，README提供了接口示例，但无FAQ。已知限制方面，README提到移动端未完全适配，但未全面列出。许可证方面，LICENSE文件为CC BY-NC-SA 4.0，但元数据为NOASSERTION。版本和变更日志方面，未提供CHANGELOG。维护责任方面，README列出了贡献者，但未明确维护者。
输出可用性方面，提供了API和前端界面，输出格式明确。边际价值方面，项目提供了独特的AI驱动模拟器，具有创新性。成本效益方面，免费开源，但需要配置LLM服务，成本取决于用户。
声明可追溯性方面，README中的功能列表未提供具体实现证据。跨来源佐证方面，有测试文件和CI配置，但未独立验证。事实与推断分离方面，README中的描述多为断言，未区分事实和推断。
- 许可证元数据为NOASSERTION，实际LICENSE为CC BY-NC-SA 4.0，需确认合规性。
- 依赖未锁定版本，存在供应链风险。
- 敏感数据（如API密钥）存储未说明加密措施。
- 移动端UI未完全适配，可能影响部分用户。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
修仙世界模拟器是一个以 AI Agent 工作流驱动的仙侠世界模拟应用，玩家以“天道”视角观察并干预世界演化。每个修士 NPC 由规则系统与 LLM 共同驱动，具备性格、记忆、人际关系、目标和决策行为；宗门也具有组织意志 AI。项目包含 Python 后端、FastAPI、Vue 3/TypeScript/Vite 前端和 PixiJS 界面，并支持源码开发、Docker 部署及 Epic Games Store 桌面版。它可通过界面配置 DeepSeek、MiniMax 或 Ollama 等模型预设，也提供面向外部自动化的查询与受控命令 API。产出是持续演化的世界状态、事件、角色与组织信息，以及由模拟过程产生的剧情片段。
启动 python src/server/main.py --dev 后，应用拉起前后端服务；首次在设置页选择并保存可用的模型预设，再开始新游戏。模拟器以地图、时间、事件、地块、区域、宗门、境界、物品和寿元等规则运行，并让角色 AI 执行长期规划、即时响应、对话、思考和互动。外部程序可先调用 GET /api/v1/query/runtime/status，必要时调用 POST /api/v1/command/game/start，再通过 /api/v1/query/world/state、/api/v1/query/events 和 /api/v1/query/detail 读取世界及目标详情；随后调用 /api/v1/command/avatar/* 或 /api/v1/command/world/* 进行受控干预。成功响应通常为 { "ok": true, "data": {} }，失败响应提供 detail.code 与 detail.message。
- 想修改模拟逻辑或调试前后端的开发者，可用 Python 3.10+ 与 Node.js 18+ 运行源码开发模式。
- 希望观察由角色关系、宗门和世界事件共同推动的无预设仙侠叙事的玩家，可使用桌面版或 Docker 部署。
- 要编写“观察—决策—干预—再观察”自动化脚本的开发者，可基于
/api/v1/query/*与/api/v1/command/*接口构建闭环。 - 需要把自有模型服务接入模拟器的部署者，可在设置页选择 DeepSeek、MiniMax 或 Ollama 等预设。
- 需要查询世界资料、动作或宗门信息的本地维护者，可使用
tools/wiki生成辅助 wiki。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 规则系统与 LLM 共同约束角色行为，覆盖灵根、境界、功法、宗门、装备、寿元及多种世界事件。
- 同时提供可视化游戏界面和稳定命名空间的外部控制 API，适合交互游玩与脚本化干预。
- 支持 DeepSeek、MiniMax、Ollama 等模型预设，并声明可灵活自定义 LLM 接口。
- 源码模式、Docker 持久化部署和 Epic 桌面版覆盖了开发、服务器和直接体验三种入口。
- 首次运行必须配置可用模型服务；仓库未说明模型调用成本、配额或各提供商所需凭据。
- Docker 一键部署在文档中明确标为“未测试”。
- 移动端 UI 尚未完全适配，仅适合尝鲜。
- 外部控制 API 的认证、授权与网络暴露安全配置未在所给材料中说明。
如何安装或部署这个 Agent？
源码开发模式：
pip install -r requirements.txt
cd web && npm install && cd ..
python src/server/main.py --dev需要 Python 3.10+、Node.js 18+ 和可用的模型服务。首次进入后，在设置页配置模型预设（例如 DeepSeek、MiniMax 或 Ollama），然后开始新游戏；前端地址通常为 http://localhost:5173。Docker 方式：git clone https://github.com/4thfever/cultivation-world-simulator.git，进入仓库后执行 docker-compose up -d --build，访问 http://localhost:8123。
如何使用这个 Agent？
启动后先在设置页确认模型配置并创建新游戏。通过前端观察地图、角色、宗门、事件和模拟过程，并可进行天劫或心灵相关干预。若从外部程序调用，先请求 GET /api/v1/query/runtime/status；未开局时发送 POST /api/v1/command/game/start；读取 world/state、events 或 detail 后，再发送相应的 /api/v1/command/avatar/* 或 /api/v1/command/world/* 请求，并在每次写入后重新查询结果。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
README 将其定位为面向实际沉浸感的产品，而非“斯坦福小镇”式的纯研究；同时强调它不同于依赖预设剧本或简单规则状态机的修仙游戏。
常见问题
使用它需要付费模型吗？
外部脚本能否修改世界？
/api/v1/command/* 执行受控写入，并通过 /api/v1/query/* 读取状态；写入后应重新查询，不应依赖本地缓存推断结果。调用 API 失败时如何处理？
detail.code 和 detail.message，可供程序判断。Docker 数据会在重启后保留吗？
CWS_DATA_DIR=/data 将设置、密钥、存档和日志持久化到宿主机的 ./docker-data；重新执行 compose up 后这些数据会保留。