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AI狼人杀一多智能体协作与博弈的AgentTeam实战

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# AI 狼人杀：多智能体协作与博弈系统

## 项目简介
本项目是一个基于多智能体协作框架构建的狼人杀游戏系统。每个 Agent 根据其分配的角色（狼人、预言家、女巫、守卫、村民）拥有独立的目标和策略。系统在严格的信息隔离约束下，通过大语言模型驱动 Agent 进行推理、发言与决策。

## 核心架构

| 模块 | 文件 | 说明 |
|------|------|------|
| 数据模型 | `backend/models/game.py` | Pydantic 定义的角色、阵营、阶段、行动等数据结构 |
| 对局引擎 | `backend/engine/game_engine.py` | 状态机驱动的昼夜交替、技能结算、投票放逐、胜负判定 |
| Agent 策略 | `backend/agents/base_agent.py` | 各角色 LLM Agent 的策略实现与结构化输出 |
| 后端服务 | `backend/server.py` | FastAPI + WebSocket 异步游戏主循环 |
| 前端观战 | `frontend/src/App.tsx` | React 实时渲染对局状态 |
| 评测系统 | `backend/evaluate.py` | 自动化对局分析与 Agent 天梯榜 |

## 信息隔离机制

`GameEngine.get_player_view` 严格限制每个 Agent 的可见信息：
- **狼人**：互相知道同伴身份
- **女巫**：知道解药/毒药剩余情况，持有解药时可看到昨夜死者
- **预言家**：知道自己的查验历史
- **平民/守卫**：仅能看到公开发言和存活状态

## 快速启动

### 后端
```bash
cd backend
python -m venv venv
# Windows: .\venv\Scripts\activate
# Linux/Mac: source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
$env:OPENAI_API_KEY="your-api-key"
python server.py
```

### 前端
```bash
cd frontend
npm install
npm run dev
```

### 启动评测
```bash
cd backend
python evaluate.py
```

## 技术亮点
- 游戏引擎与 Agent 决策逻辑完全解耦
- 结构化数据记录（Pydantic），便于过程回溯与定量分析
- 异步并发执行 Agent 决策，大幅提升对局推进效率
- WebSocket 实时推送对局状态，直观呈现多 Agent 博弈过程
- 多维可量化评测体系，支持不同模型 Agent 同台竞技

## 角色配置（7人标准局）
| ID | 角色 | 阵营 |
|----|------|------|
| 1 | 预言家 | 好人阵营 |
| 2 | 女巫 | 好人阵营 |
| 3 | 守卫 | 好人阵营 |
| 4 | 狼人 | 狼人阵营 |
| 5 | 狼人 | 狼人阵营 |
| 6 | 村民 | 好人阵营 |
| 7 | 村民 | 好人阵营 |

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