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# AgentScope 三国狼人杀案例
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本目录包含第六章 AgentScope 框架的完整实战案例，展示了如何使用 AgentScope 构建一个融合中国古典文化元素的多智能体在线游戏。
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## 📁 文件说明
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- `main_cn.py` - 主要游戏逻辑和控制器
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- `prompt_cn.py` - 中文提示词管理
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- `game_roles.py` - 游戏角色定义和配置
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- `structured_output_cn.py` - 结构化输出模型定义
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- `utils_cn.py` - 游戏工具函数和辅助方法
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- `README.md` - 本说明文档
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## 🎮 案例特点
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- **消息驱动架构**：展示 AgentScope 的核心消息传递机制
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- **并发协作**：演示多智能体同时在线的实时交互
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- **角色扮演**：每个智能体具备双重身份（游戏角色+三国人物）
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- **结构化输出**：通过 Pydantic 模型约束智能体行为
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- **容错机制**：单个智能体异常不影响整体游戏流程
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## 🛠️ 环境准备
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### 1. 安装依赖
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```bash
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pip install agentscope
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pip install dashscope
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pip install pydantic
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```
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### 2. 配置环境变量
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设置阿里云 DashScope API Key：
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```bash
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# Linux/Mac
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export DASHSCOPE_API_KEY="your-api-key-here"
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# Windows PowerShell
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$env:DASHSCOPE_API_KEY="your-api-key-here"
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# Windows CMD
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set DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key-here
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```
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获取 API Key：https://dashscope.console.aliyun.com/apiKey
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### 3. 运行游戏
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```bash
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python main_cn.py
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```
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## 🎭 游戏角色说明
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### 游戏角色
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- **狼人**：夜晚击杀好人，白天隐藏身份
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- **预言家**：每晚查验一名玩家身份
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- **女巫**：拥有解药和毒药各一瓶
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- **猎人**：被投票出局时可开枪带走一名玩家
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- **村民**：通过推理和投票找出狼人
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### 三国人物
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- **刘备**：仁德宽厚，善于团结众人
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- **关羽**：忠义刚烈，言辞直接
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- **张飞**：性格豪爽，容易冲动
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- **诸葛亮**：智慧超群，分析透彻
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- **曹操**：雄才大略，善于权谋
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- **司马懿**：深谋远虑，城府极深
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## 🏗️ 架构设计
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### 分层架构
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游戏控制层 (ThreeKingdomsWerewolfGame)
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├── 游戏状态管理
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├── 流程控制
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└── 胜负判定
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智能体交互层 (MsgHub)
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├── 消息路由
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├── 并发处理
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└── 状态同步
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角色建模层 (DialogAgent)
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├── 角色提示词
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├── 结构化输出
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└── 行为约束
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### 核心组件
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**1. 消息中心 (MsgHub)**
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```python
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async with MsgHub(
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participants=self.werewolves,
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enable_auto_broadcast=True
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) as hub:
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# 狼人夜晚讨论
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for wolf in self.werewolves:
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await wolf(structured_model=DiscussionModelCN)
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```
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**2. 结构化输出**
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```python
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class VoteModelCN(BaseModel):
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vote: str = Field(description="投票目标玩家姓名")
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reason: str = Field(description="投票理由")
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confidence: int = Field(ge=1, le=10, description="信心程度")
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```
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**3. 并发管道**
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```python
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vote_msgs = await fanout_pipeline(
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self.alive_players,
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msg=vote_announcement,
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structured_model=get_vote_model_cn(self.alive_players),
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enable_gather=False,
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)
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```
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## 🎯 游戏流程
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### 夜晚阶段
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1. **狼人讨论**：狼人通过 MsgHub 协商击杀目标
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2. **预言家查验**：预言家选择查验对象
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3. **女巫行动**：女巫决定是否使用解药/毒药
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### 白天阶段
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1. **死亡公布**：公布夜晚死亡玩家
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2. **自由讨论**：所有存活玩家参与讨论
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3. **投票淘汰**：投票选择淘汰对象
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4. **猎人技能**：被淘汰的猎人可开枪
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## 🔧 自定义配置
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### 修改游戏人数
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```python
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# 在 main_cn.py 中修改
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await game.setup_game(player_count=8) # 支持 6-12 人
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```
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### 添加新角色
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```python
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# 在 game_roles.py 中添加
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ROLES["守护者"] = {
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"description": "守护者",
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"ability": "每晚可以守护一名玩家",
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"team": "好人阵营"
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}
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```
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### 自定义提示词
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```python
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# 在 prompt_cn.py 中修改
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def get_role_prompt(role: str, character: str) -> str:
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# 自定义角色提示词逻辑
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pass
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## 🐛 常见问题
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### Q: 游戏无法启动？
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A: 检查以下几点：
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- 确认 DASHSCOPE_API_KEY 环境变量已设置
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- 验证 API Key 是否有效
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- 检查网络连接是否正常
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### Q: 智能体输出格式错误？
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A: 可能原因：
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- 模型理解能力限制
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- 提示词设计不够清晰
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- 结构化输出约束过于复杂
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### Q: 游戏流程卡住？
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A: 建议：
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- 检查 MsgHub 的消息传递
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- 验证并发管道的执行状态
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- 查看控制台错误日志
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## 📚 技术亮点
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### 1. 消息驱动架构
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- 智能体间完全通过消息交互
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- 支持异步并发处理
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- 天然的分布式能力
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### 2. 结构化输出约束
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- 游戏规则转化为代码约束
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- 提升系统稳定性和可预测性
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- 便于调试和监控
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### 3. 双重角色建模
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- 游戏角色 + 三国人物的创新设计
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- 展现不同人格的策略差异
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- 增强游戏的趣味性和真实感
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## 🚀 扩展方向
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- **增加游戏模式**：支持更多狼人杀变体
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- **优化 AI 策略**：提升智能体的游戏水平
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- **可视化界面**：开发 Web 或桌面客户端
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- **实时观战**：支持人类玩家观战和互动
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- **数据分析**：统计游戏数据和智能体表现
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## 🤝 贡献指南
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欢迎提交 Issue 和 Pull Request：
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- 报告游戏 Bug 或异常
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- 提出新功能建议
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- 优化代码实现
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- 完善文档说明
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*本案例是 Hello-Agents 教程第六章的核心实战项目，展示了 AgentScope 框架在构建复杂多智能体应用方面的强大能力。*
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