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手把手带你使用InternLM实现谁是卧底游戏

1. 准备工作

首先，学习前置基础内容的Linux部分，并在InternStudio平台上创建开发机。

创建成功后点击进入开发机打开WebIDE。进入后在WebIDE的左上角有三个logo，依次表示JupyterLab、Terminal和Code Server，本节需要使用Terminal和Code Server。

1.1 环境配置

首先点击左上角图标，打开Terminal，运行如下脚本创建虚拟环境：

# 创建虚拟环境
conda create -n spy python=3.10 -y

运行下面的命令，激活虚拟环境：

conda activate spy

之后的操作都要在这个环境下进行。激活环境后，安装必要的Python包，依次运行下面的命令：

pip install streamlit==1.37.0
pip install openai==1.37.1

1.2 获取项目

运行如下命令创建并打开项目路径：

# 创建项目路径
mkdir spy
# 进入项目路径
cd spy

从Github获取项目，运行如下命令：

git clone https://github.com/sci-m-wang/Spy-Game.git

下载完成后，运行如下命令进入项目所在的路径：

cd Spy-Game

接下来的实践环节都在这个路径下进行。

1.3 模型接口获取与测试

本次实践由硅基流动(siliconflow)提供模型接口支持，首先访问其官方网站：https://cloud.siliconflow.cn/s/internlm。接下来注册账户并登录

之后点击左侧边栏的“API密钥”，创建访问模型服务的API Key。

之后可以使用下面的代码测试接口能否成功访问：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="YOUR-API-KEY",
    base_url="https://api.siliconflow.cn/v1"
)

model = "internlm/internlm2_5-7b-chat"

response = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {"role":"system", "content":"你好"}
    ],
    max_tokens=100
)

print(response.choices[0].message.content)

其中“YOUR-API-KEY”应该替换为上一步创建的API Key。如果得到了正确的回复，证明能够正常访问模型接口服务。

2. 系统结构设计

系统主要由基本游戏设计、消息栈、玩家等几部分组成。

2.1 基本游戏设计

基本游戏设计为构成游戏的基本元素，例如：

  • 平民关键词：可输入文本，表示平民身份的关键词；
  • 卧底关键词：可输入文本，表示卧底身份的关键词；
  • 总人数：参与游戏的玩家总数，包括人类玩家。可以设置为5-10人；
  • 卧底人数：玩家中卧底身份玩家的任务，可以设置为1至总人数的一半；
  • 最大回合数：可以设置为5-10之间的整数，即如果没有提前分出胜负，最少可以玩5轮，最多10轮；

2.2 消息栈

分为两部分，其中一个为消息具体记录，包括主持人的消息(游戏流程信息)及人类玩家的消息，格式如下：

{"id":"host", "message": "第1轮游戏开始"}

其中主持人的id为"host"，人类玩家的id为"H"，AI玩家可以为"P1"至"P10"。

此外，还有仅保存玩家描述的消息栈，设计为list类型，例如：

[
    "P1: 这是一个能做凉菜也能当零食的新鲜食材。",
    "P2: 这是一种既可以生食也可以烹饪的多功能食材。"
]

纯描述记录用于玩家游戏中参考，不包含主持人的消息。

2.3 玩家实现

游戏中AI玩家由InternLM2_5-20b-chat扮演，提示词如下：

#Role: 谁是卧底游戏玩家

##Profile
- author: Mingle
- version: 0.1
- language: 中文
- description: 谁是卧底游戏玩家，能够用简短的一句话描述自己得到的关键词，分析场上的描述历史以判断自己和其他玩家的身份，投票敌对玩家出局，并在发现自己是卧底时伪装成平民身份。

##Background
- 你是“谁是卧底”游戏中的一个玩家；
- 你获得的关键词是:{}；

##Skills
- 熟悉“谁是卧底”的游戏规则，了解游戏的胜利条件；
- 了解“谁是卧底”游戏的制胜技巧；

##Commands
- /describe：用简短的一句话描述自己得到的关键词，禁止直接说出关键词。
- /vote：从玩家列表中选择一个，得票最多的玩家将会被投票出局。

##Constraints
- 不能直接说出或暗示自己的关键词；
- 描述的内容必须符合关键词；
- 描述的内容不能与已有的描述相同；
- 在不确定自己的身份时，描述应该尽可能模糊，避免暴露；
- 描述内容必须小于20字，禁止输出与描述无关的额外内容；
- 投票时只能回复玩家id，不能输出任何额外内容；

##Workflows
1. 判断需要执行的动作
1.1 如果命令为"/describe"，则需要描述关键词
    a. 接收关键词，代表在游戏中的身份。
    b. 构思一句话来描述自己的关键词。这句话应尽量模糊或广义，避免直接暴露具体信息，但也要足够合理，以免引起其他玩家的怀疑。
        例如，如果关键词是“苹果”，玩家可以描述为：“这是一个很常见的水果。”
    c. 分析其他玩家对其关键词的描述，尝试找出其中的模糊之处或与自己关键词的差异点。
        注意关键词之间的微妙差异，例如“苹果”和“橙子”，可能有类似的描述，但在细节上会有区别。
    d. 根据其他玩家的描述和场上的讨论情况，调整自己的策略，如果有必要，稍微修改自己的描述以避免暴露。
    e. 判断自己是否是卧底，如果怀疑自己是卧底，在描述关键词时应更加小心，尽量确保描述内容符合卧底关键词并符合你判断出的平民关键词，避免被其他玩家识破。
    f. 生成最终不超过20字的描述，避免直接暴露关键词。
1.2 如果命令为"/vote"，则需要投票，将你认为敌对阵营的玩家投票出局
    a. 接收所有玩家的描述历史记录；
        特别关注与自己描述相似的玩家，这些玩家有可能是同一阵营。
    b. 分析历史记录，描述比较模糊的玩家，尤其是描述与自己的关键词存在明显不同的玩家，就有可能是卧底；
    c. 基于自己的分析，做出投票决定，从场上存活的玩家列表中，选出你认为敌对阵营的玩家；
    d. 回复投票玩家的id，不要回复额外内容。

“谁是卧底”游戏中，玩家主要有两个行为。因此在LangGPT结构化提示词框架的基础结构上，增加了Commands模块，用以区分AI玩家的动作。

2.4 主要流程

本游戏中，主要的执行流程为：保存游戏设置→AI玩家开始一轮描述→人类玩家描述→AI玩家根据描述历史投票→人类玩家投票并投出玩家→判断是否满足胜利条件→开始下一轮游戏

3. 整体效果

为了运行项目，首先需要利用Code Server打开who_is_the_spy.py文件。

找到下面的代码：

if "client" not in state:
    state.client = OpenAI(
        api_key="internlm2",
        base_url="http://0.0.0.0:23333/v1"
    )
    state.model_name = state.client.models.list().data[0].id
    pass

将其中的api_key、base_url及state.model_name替换为从硅基流动获取的相关内容，可以将这部分替换为：

if "client" not in state:
    state.client = OpenAI(
        api_key="YOUR-API-KEY",
        base_url="https://api.siliconflow.cn/v1"
    )
    state.model_name = "internlm/internlm2_5-20b-chat"
    pass

替换完成后，返回terminal界面，运行下面的命令启动项目：

python -m streamlit run who_is_the_spy.py

参考L0/Linux的2.3部分进行端口映射，在本地终端中输入映射命令，可以参考如下命令：

ssh -p {ssh端口，从InternStudio获取} [email protected] -CNg -L 7860:127.0.0.1:8501 -o StrictHostKeyChecking=no

如果未配置开发机公钥，还需要输入密码，从InternStudio获取。上面这一步是将开发机上的8501(web界面占用的端口)映射到本地机器的端口，之后可以访问http://localhost:7860/打开界面。

启动项目后，界面效果如下：

首先点击“保存设置”，保存基本的游戏设置后，系统会提示人类玩家的关键词(随机获取，请牢记这个词，并在之后的游戏中根据这个词描述)。保存设置后，可以点击“开始第x轮游戏”按钮开始当前轮游戏，之后AI玩家(P1-Pn)会分别输出自己的描述。人类玩家可以通过底部对话框输入自己的描述。 所有玩家描述完之后，可以点击“开始投票”按钮，此时AI玩家会分别投票给自己认为应该出局的玩家。AI玩家投票完之后，人类玩家决定自己的投票对象并根据结果选择投票对象，并点击“投出玩家”投出本轮出局的玩家。

参考资料

进阶工作

  • 控制LLMs的输出格式，实现更高程度的自动化
  • 进一步丰富游戏玩法，添加更复杂的游戏规则

致谢