AI Player - AI Player 智能玩家

# 请阅读本节。 到目前为止，这个项目是数千小时无尽研究、反复试错，以及一个简单目标共同作用下的成果：尽可能地消除 Minecraft 中的孤独感。 如果你喜欢我的作品，请考虑捐赠，这样我就能安心地继续开发这个项目，也能真正向我的父母证明我的工作正在带来改变。（也不用再向妈妈要零花钱了）。 请相信，我永远不会放弃这个项目。 **请我喝杯咖啡** https://buymeacoffee.com/shasankp000 **Paypal** [https://paypal.me/shasankp000](https://paypal.me/shasankp000) --- # 模组当前阶段 由于我大学这学期这个月已经开始了，我将会面临非常大的压力，因为我总共要学习 11 门课程（机器学习、线性代数、物理、网络安全，还有很多，笑）。不过别担心，我不会停止开发这个项目，只是更新速度会慢不少。 如果到时候你们选择离开或放弃这个项目，这也是可以理解的，所以我不会介意。:)) 衷心感谢大家到目前为止的支持。我从未想过我们能走到这一步。 最新更新：21/8/2025 at 04:08 AM IST (Indian Standard Time) 请在等待更新时保持耐心。由于只有我一个人在做这个项目，所以处理所有问题/添加新功能确实需要时间。 --- # 更新日志 v1.0.5.2-release+1.21.1 **重要：之前提到的第二部分功能将会在下一个补丁中加入，而这次新更新也标志着对 1.20.6 及以下版本的支持结束。** 感谢 https://github.com/arichornlover，AI Player 现已更新到版本 1.21.1 这次 AI player 的小更新将模组更新到了 1.21.1，同时也带来了对其他自定义 API 提供商的支持。 ## 自定义 OpenAI-Compatible Provider 支持 这个功能允许你使用兼容 OpenAI API 标准的其他 AI 提供商，例如 OpenRouter、TogetherAI、Perplexity 等。 ## 如何使用 ### 1. 启用自定义提供商模式 在启动游戏时设置系统属性（JVM 参数）： ``` -Daiplayer.llmMode=custom ``` ### 2. 配置 API 设置 0. 首先，删除 config 文件夹中现有的 settings.json5（暂时先把任何 API key 另存到别处） 1. 打开游戏内 API Keys 配置界面（`/configMan`），然后点击 API Keys 按钮。 2. 设置以下字段： - **Custom API URL**：你的提供商基础 URL（例如 `https://openrouter.ai/api/v1`） - **Custom API Key**：该提供商的 API key 3. 点击保存。如果你没有立即看到模型列表，请点击一两次 “Refresh Models” 按钮。 4. 如果你仍然看不到模型列表，关闭配置管理器，再次输入 `/configMan`，你应该就能看到可用模型列表了。 5. 由于正在使用 embedding 模型，所以 ollama 仍然需要在后台保持打开状态，不过我会在下一个小补丁中将其完全分离：通过加入提供商的 embedding api endpoint，并且把 `nomic-embed-text` 升级为 `embedddinggemma` 模型 ### 3. 选择模型 系统会自动从你的提供商的 `/models` endpoint 获取可用模型，并在模型选择界面中显示它们。 ## 支持的提供商 任何实现了 OpenAI API 标准的提供商都应该可以使用。以下是一些示例： - **OpenRouter**: `https://openrouter.ai/api/v1` - **TogetherAI**: `https://api.together.xyz/v1` - **Perplexity**: `https://api.perplexity.ai/` - **Groq**: `https://api.groq.com/openai/v1` - **Local LM Studio**: `http://localhost:1234/v1` ## API 兼容性 自定义提供商实现使用以下 OpenAI API endpoints： - `GET /models` - 用于获取可用模型 - `POST /chat/completions` - 用于发送聊天补全请求 你的提供商必须支持这些 endpoint，并且请求/响应格式要与 OpenAI 的 API 相同。 ## 故障排查 - **"Custom provider selected but no API URL configured"**：请确认你已设置 Custom API URL 字段 - **"Custom API key not set in config!"**：请确认你已设置 Custom API Key 字段 - **Empty model list**：检查你的 API key 是否有效以及 URL 是否正确 - **Connection errors**：确认提供商 URL 可访问，并支持 OpenAI API 格式 --- # 更新日志 v1.0.5.1-release+1.20.6-bugfix-2 - 修复了许多在上一轮测试阶段中被忽略的 bug。 --- # 更新日志 v1.0.5.1-release+1.20.6 我意识到，之前公告中提出的很多承诺都过于宏大，不可能在一次更新中全部实现。为了保持开发顺利进行，这个版本是两部分更新中的**第一部分**。 这次更新专注于**核心系统重写**和**更好的 AI 决策能力**，为下一波功能打下基础。 另外，由于代码库变更，对 1.20.6 以下版本的支持已经被移除，因为我一个人实在无法处理迁移工作。不过其他人仍然可以自由移植到低版本。 即将到来的第二部分会以 1.20.6 作为 1.20.6 的最终更新，同时也会直接更新到 1.21.6，之后未来版本将继续在此基础上推进。 --- ## 1.0.5.1 中的新内容 ### 全新 NLP 系统 - 完全重新设计的 Natural Language Processing (NLP) —— 不会再出现 *"I couldn’t understand you."* - 这是一个**全新且实验性的系统**，我在过去一个月里一直在设计并严格测试。 - 结果很有希望，但还没有达到我个人的标准——预计未来更新中还会继续完善。 ### 重写的 RAG 与数据库系统（带 Web Search） - 全新的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统，集成了数据库和 **web search**。 - AI 现在能够提供**准确的 Minecraft 事实信息**，大幅减少幻觉问题。 - 支持的搜索提供商： - Gemini API - Serper API - Brave Search API（开发中，会推迟到下一个补丁） ### Meta-Decision Layer - 新增了**任务链系统**： - 你给出一个高级指令 → bot 会自动将其拆解为更小的任务 → 然后逐步执行。 #### 当前支持的任务： - 前往某个地点 - 前往某个地点并挖掘资源 - 检测附近的方块和实体 - 报告状态（生命值、氧气、饥饿值等） ### API 集成 AI Player 现在支持多个 LLM 提供商（可通过 API keys 配置）： - **OpenAI** - **Anthropic Claude** - **Google Gemini** - **xAI Grok** ### Web Search Tool 如果你将 Gemini Search 选择为 LLM 的 web search 工具，它会自动使用你在 settings.json5 文件中设置为 LLM provider 的 API key。 对于 https://serper.dev/ 搜索，请从 serper.dev 获取一个 api key，然后进入游戏中的 config 文件夹，打开 `ai_search_config.json` 并填入 key：  *（注意：除了 Gemini API 之外，我自己没法测试所有这些，因为 API key 很贵，但相关集成已经准备好了。）* --- # Bug 修复 - 修复了 JVM 参数未被读取的 bug。 - 移除了 owo-lib。AI-Player 现在使用自研配置系统。 - 修复了 API keys 保存问题。 - 添加了新的 Launcher Detection System。由于 Modrinth launcher 自身的变量路径系统发生冲突，导致 QTable 无法加载。现支持：Vanilla MC Launcher、Modrinth App、MultiMC、Prism Launcher、Curseforge launcher、ATLauncher，甚至默认不受支持的未知启动器，前提是它们遵循 vanilla mc launcher 的路径方案。 - 重做了 Config Manager UI，新增响应式界面以及对拥有大量模型的 provider 的搜索选项（例如 gemini）。  --- ## 开发说明 - 虽然这次更新表面上看起来不大，但设计系统、编写代码和调试花费了**大量时间**。 - 除此之外，我还接了更多自由职业合同，并且需要专注于我的毕业项目。 - 更新仍会继续——只是节奏会慢一些。 --- ## Part 2 即将推出的内容 以下是**下一个补丁**计划加入的内容： - **Combat & Survival Enhancements** - Bot 会使用武器（包括远程武器）来对抗怪物。 - Reflex module 升级。 - 更自然的世界交互（例如夜晚睡觉）。 - **改进的 Path Tracer** - 在**水域和复杂地形**中的导航会更智能。 - **Self-Goal Assignment System** - Bot 会像真实玩家一样给自己分配目标。 - 会主动与玩家对话并自主移动。 - **Mood System** *(设计阶段)* - 增加情绪上下文和多样化行为。 - **Player2 Integration** - 呼声很高——这将是第二次更新中的首个主要功能。 --- # 即将到来的改动（其中一些可能会在第二个补丁中出现）。 1. 改用 Deep-Q learning 而不是传统 q-learning（TLDR：使用神经网络而不是表） 2. 为 bot 创建自定义移动代码，以实现精确移动，而不是使用 carpet 的服务端移动代码。 3. 实现接近人类意识水平的推理？？？（某种程度上也许）(BIG MAYBE) --- # 这个版本当前存在的 bug： - 又发现了一些 bug，bugfix 将于明天发布。 --- # 模组描述 **你是否曾在独自玩 minecraft 的那两周热潮里感到孤独？这个模组的目标就是解决这种孤独感，不仅仅针对这种使用场景，甚至未来（希望如此）也能用于多人服务器。** 而最棒的是？你可以根据自己电脑的配置运行完全离线的语言模型。 **请注意，这并不是什么商业化 AI 产品。这个项目只是为了解决许多 Minecraft 玩家曾经遇到并且仍在遇到的问题。** --- # 这个模组能做什么？   到目前为止，这个模组通过 **carpet mod** 添加了第二个可生成的玩家（或 bot），你可以通过 ollama 在自己的电脑上完全离线地借助大语言模型与它对话，目前我还为 bot 集成了 reinforcement learning，使其能够在“反射动作”的上下文中与环境交互并从中学习。 基于目标的学习将在后续更新中很快加入。 **这个模组还依赖 owo-lib mod 来处理配置。** 这个模组依赖 Carpet mod 的内部代码，请给该模组的仓库点个 star： [https://github.com/gnembon/fabric-carpet](https://github.com/gnembon/fabric-carpet) （致谢应得之人） 这个模组还依赖 ollama4j 项目。 [https://github.com/amithkoujalgi/ollama4j](https://github.com/amithkoujalgi/ollama4j) --- # 安装要求 需要最新版本的 Fabric api。 需要依赖项部分中所注明版本的 Carpet mod --- # 模组示例视频（截至版本 1.0.5.1） https://streamable.com/imko3x?src=player-page-share --- # 模组示例视频（截至版本 1.0.3-alpha-1） # 更新日志视频（截至当前版本 1.0.3-alpha-2） [更好更快的反射动作，缩短训练时间。](https://github.com/user-attachments/assets/1700e1ff-234a-456f-ab37-6dac754b3a94) [环境反应](https://github.com/user-attachments/assets/786527d3-d400-4acd-94f0-3ad433557239) **Youtube 教程即将推出** --- # 安装与设置指南 ## 第 1 步：安装 Java 21 此项目需要 **Java 21** 才能运行。 * 从 [BellSoft JDK 21 LTS](https://bell-sw.com/pages/downloads/#jdk-21-lts) 下载 Java 21。 * 在 Windows 上：点击 **Download MSI** 并完成安装。 * 在 Linux 上：通过你的包管理器安装，例如： ```bash sudo apt install openjdk-21-jdk ``` --- ## 第 2 步：安装 Ollama 前往 [https://ollama.com/](https://ollama.com/) 根据你的操作系统下载。 安装完成后，从桌面运行 ollama。这会启动 ollama server。 你可以在系统托盘中访问它  --- ## 第 3 步：配置 Ollama 模型 打开你的**命令行**（CMD/Terminal）并运行： ```bash ollama pull nomic-embed-text # Embedding 模型（必需） ollama pull qwen3:8b # 推荐语言模型（测试中使用） ``` 对于之前的用户： ```bash ollama rm gemma2 # 如果已安装则移除旧模型 ollama rm llama2 # 如果已安装则移除旧模型 ollama rm llama3.2 # 如果已安装则移除旧模型 ``` 如果你以前运行过这个模组，请删除旧配置： ```text .minecraft/config/settings.json5 ``` ✅ 在启动游戏之前，请确保 **Ollama server 正在运行**。 --- ## 第 4 步：下载依赖项 请确保所有必需依赖项（包括 Carpet mod）都已安装。 --- ## 第 5 步：JVM 参数设置 在启动游戏之前，你必须提供以下 **JVM argument**： ``` -Daiplayer.llmMode= ``` ### 示例： * 本地 Ollama（默认）： ``` -Daiplayer.llmMode=ollama ``` * OpenAI： ``` -Daiplayer.llmMode=openai ``` * Anthropic Claude： ``` -Daiplayer.llmMode=claude ``` * Google Gemini： ``` -Daiplayer.llmMode=gemini ``` * xAI Grok： ``` -Daiplayer.llmMode=grok ``` --- ## 第 6 步：配置 API Keys 在 **Config Manager** 中，现在有一个专门的区域用于输入所有受支持 provider 的 API keys。 * 对于本地模型，你可以选择自己偏好的 **Ollama LLM**。 * 对于托管 provider，请相应输入你的 API keys。 ⚠️ **注意：** 由于 **embedding model (nomic-embed-text)** 是本地且必需的，所以 Ollama 必须始终保持运行。 --- ## 第 7 步：启动游戏 * 启动 Minecraft。 * 在加载世界之前（如果你在单人游戏中），当世界加载界面达到 100% 时，可能会稍微卡顿一下（也可能不会），因为游戏中正在加载一个 NLP 模型 * 在加载世界之前，请等待，直到你看到所有文件夹都按如下结构连同文件一起出现：  * 这些文件只会在第一次使用该版本时进行一次性下载。 * 进入游戏后，如果你在 JVM argument 中使用了除 ollama 之外的其他 provider，请使用 config manager 选择你想要的 LLM/provider 并设置对应的 API keys。 * 输入以下命令来生成你的 bot： ``` /bot spawn ``` * `training` → 以**训练模式**生成 bot（不连接 LLM）。 * `play` → 启用完整 AI 功能的正常模式。 --- # 重要说明 * 最好为这个模组创建一个**单独的 modpack**，因为每次你游玩时都需要在后台运行 Ollama。 * Ollama 本身占用内存很少，因此对性能的影响应该不大。 ### Web Search Tool 如果你将 Gemini Search 选择为 LLM 的 web search 工具，它会自动使用你在 settings.json5 文件中设置为 LLM provider 的 API key。 对于 https://serper.dev/ 搜索，请从 serper.dev 获取一个 api key，然后进入游戏中的 config 文件夹，打开 `ai_search_config.json` 并填入 key：  --- # 游戏内命令 **主命令：** ``` /bot ``` **示例用法：** ``` /bot spawn Steve training ``` > 更新后的语法由 [Mr. Álvaro Carvalho](https://github.com/A11v1r15) 提供。 由于该模组依赖 **Carpet**，你也可以使用 Carpet 的命令生成 bot。 如果你是在离线模式下游玩，建议改用该模组内置的生成命令。 --- # 重要 **还要记住，如果你正在使用这个模组，最好为它单独创建一个 modpack，因为每次启动游戏时都需要在后台运行 ollama server。Ollama server 本身不会占用太多内存，所以你应该没问题。** --- # 在游戏中 **主命令** `/bot` 子命令： 自上个版本以来，很多命令都已经更改。请查看最新版本的 changelog。 **示例用法：** `/bot spawn Steve training` 上述命令语法更改的致谢归于 [Mr. Álvaro Carvalho](https://github.com/A11v1r15) 是的，由于这个模组依赖 carpet mod，你也可以使用 carpet mod 的命令来生成 bot 并体验该模组。 但如果你碰巧是在离线模式下游玩，那么我建议使用该模组内置的生成命令。