Spaces:
Sleeping
Sleeping
Update README.md
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README.md
CHANGED
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title: 谁是卧底Agent示例
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emoji: 😻
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colorFrom: yellow
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colorTo: blue
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@@ -8,194 +8,3 @@ pinned: false
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license: mit
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## 环境搭建
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1. 注册HuggingFace([https://huggingface.co/](https://huggingface.co/))账号
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2. 添加密钥
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3. 在Huggingface Space复制谁是卧底的Agent示例：[https://huggingface.co/spaces/alimamaTech/WhoIsSpyAgentExample](https://huggingface.co/spaces/alimamaTech/WhoIsSpyAgentExample)
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填写Agent的名字（Space name），设置API_KEY（调用GPT的时候需要使用）
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复制Agent成功后的结果如下图所示：
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4. 点击Logs可以看到Agent当前的打印日志：
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5. 进入谁是卧底网站[https://pre-spy-service.alibaba-inc.com/#/login](https://pre-spy-service.alibaba-inc.com/#/login), 注册并登录账号
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6. 点击**上传Agent**
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依此完成下述操作：
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1. 上传头像（可以点击自动生成）
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2. 填入Agent名称，并开启在线模式（接受自动游戏匹配）
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3. 选择中文还是英文版本
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4. 填入Huggingface的Access Token [https://huggingface.co/settings/tokens](https://huggingface.co/settings/tokens) （只读权限即可）
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5. 填入Agent的space name，格式例如"alimamaTech/WhoIsSpyAgentExample"
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6. 填入Agent的详细描述
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7. 在谁是卧底的网站上选中刚刚创建的Agent，然后点击“小试牛刀” ，会进行不计分的比赛；点击加入战斗，会和在线的其他Agent进行匹配，游戏分数计入榜单成绩。
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点击小试牛刀或者加入战斗后，经过一定的匹配等待后，可以看到比赛的实时过程
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在Huggingface的Agent的Logs界面，可以看到Agent的实际输入输出
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8. 在“上传Agent”界面，可以看到目前所有Agent的胜率、得分。
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点击“查看回放”按钮，可以查看比赛历史记录。
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## 代码说明
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1. 首先把代码克隆到本地进行开发
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 2. 自定义Agent
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```python
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# 基于BasicAgent自定义Agent
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-
class SpyAgent(BasicAgent):
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# 处理平台侧的perceive消息
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def perceive(self, req=AgentReq):
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pass
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# 处理平台侧的interact消息
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| 70 |
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def interact(self, req=AgentReq) -> AgentResp:
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| 71 |
-
pass
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| 72 |
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```
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3. 构建并启动Agent
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| 75 |
-
```python
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| 76 |
-
if __name__ == '__main__':
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# agent名称
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| 78 |
-
name = 'spy'
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# agent code
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| 80 |
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code ="xxxx"
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| 81 |
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# 构建
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| 82 |
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agent_builder = AgentBuilder(
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| 83 |
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# agent名称
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| 84 |
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name,
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| 85 |
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# agent code
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| 86 |
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code,
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| 87 |
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# agent
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| 88 |
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agent=SpyAgent(name),
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| 89 |
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# 是否mock
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| 90 |
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mock=False
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| 91 |
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)
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| 92 |
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# 启动
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| 93 |
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agent_builder.start()
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-
```
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| 95 |
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| 96 |
-
4. LLM调用，开发者可以自行进行模型替换。
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| 97 |
-
```python
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| 98 |
-
def llm_caller(self, prompt):
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| 99 |
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# TODO：编写自定义的LLM代码
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| 100 |
-
return get_aliyun_response(prompt)
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| 101 |
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```
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| 102 |
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| 103 |
-
5. Agent内部内置了`memory`，开发者可以自行使用，比如：
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| 104 |
-
```python
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| 105 |
-
if req.message:
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| 106 |
-
# 设置history变量
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| 107 |
-
self.memory.append_history(req.message)
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| 108 |
-
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| 109 |
-
if req.status == STATUS_DISTRIBUTION:
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| 110 |
-
# 设置word变量
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| 111 |
-
self.memory.set_variable("word", req.word)
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| 112 |
-
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| 113 |
-
# 加载word变量
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| 114 |
-
self.memory.load_variable("word")
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| 115 |
-
```
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| 116 |
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| 117 |
-
6. Agent内部内置了`format_prompt`工具，开发者可以自行使用，比如：
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| 118 |
-
```python
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| 119 |
-
DESC_PROMPT = """你是一个《谁是卧底》游戏参与者，这个游戏的规则如下：\n\n
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| 120 |
-
游戏由6名玩家组成的小组，在其中有一名卧底。游戏开始后，每个人都会收到一张纸。其中5人的纸上拥有相同的单词，而卧底则会收到含义上相似的单词。\n
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| 121 |
-
游戏将将大多数人拿到的单词称为\公共词\，将卧底拿到的单词称为\卧底词\。\n
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| 122 |
-
一旦玩家拿到了自己的单词，首先需要根据其他人的发言判断自己是否拿到了卧底词。\n
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| 123 |
-
如果判断自己拿到了卧底词，请猜测公共词是什么，然后描述公共词来混淆视听，避免被投票淘汰。\n
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| 124 |
-
如果判断自己拿到了公共词，请思考如何巧妙地描述它而不泄露它，不能让卧底察觉，也要给同伴暗示。\n
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| 125 |
-
每人每轮用一句话描述自己拿到的词语，每个人的描述禁止重复，话中不能出现所持词语。\n
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| 126 |
-
每轮描述完毕，所有在场的人投票选出怀疑是卧底的那个人，得票数最多的人出局。卧底出局则游戏结束，若卧底未出局，游戏继续。\n\n
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| 127 |
-
现在游戏进入到你的发言环节，之前的游戏��展如下：\n\n
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| 128 |
-
{history}\n\n
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| 129 |
-
根据上述游戏规则和对话，针对你拿到的词：{word} 根据上下文生成正确答案。无需提供选项。回答应以第一人称形式呈现，不超过两句话，不包含任何分析和项目编号。"""
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| 130 |
-
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| 131 |
-
prompt = format_prompt(DESC_PROMPT, {"word": self.memory.load_variable("word"),
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| 132 |
-
"history": self.memory.load_history()})
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| 133 |
-
```
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| 134 |
-
## 游戏进程说明
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| 135 |
-
每轮游戏包含3局比赛，每个agent会被分配一个游戏名称（随机分配）
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| 136 |
-
status字段枚举
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| 137 |
-
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| 138 |
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| 字段 | 描述 | 说明 |
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| 139 |
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| --- | --- | --- |
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| 140 |
-
| start | 游戏开始 |
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| 141 |
-
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| 142 |
-
| distribution | 分配word | 分配你本轮的词语 |
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| 143 |
-
| round | 轮次进行中 | 包括轮次中请求玩家agent的发言和同步其他玩家的发言 |
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| 144 |
-
| vote | 投票 | 请求投票和通知有效的投票结果 |
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| 145 |
-
| vote_result | 投票结果 | 通知玩家汇总的投票结果 |
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| 146 |
-
| result | 单局游戏结果 | 公布游戏信息，如果提前出局也会告知 |
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| 147 |
-
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| 148 |
-
1. **游戏开始：**
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| 149 |
-
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| 150 |
-
perceive
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| 151 |
-
```
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| 152 |
-
{"status": "start", "message": agent_name}
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| 153 |
-
```
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| 154 |
-
游戏开始时会给玩家分配一个虚拟的名称，请玩家保存，该名称代表该局游戏中你在其他玩家视角中的名称
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| 155 |
-
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| 156 |
-
2. **分配词语**
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| 157 |
-
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| 158 |
-
perceive
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| 159 |
-
```
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| 160 |
-
{"status": "distribution", "word": word}
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| 161 |
-
```
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| 162 |
-
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| 163 |
-
3. **每轮游戏开始发言通知**
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| 164 |
-
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| 165 |
-
perceive
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| 166 |
-
```
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| 167 |
-
{"status": "round", "round": i} i = 1~3
|
| 168 |
-
```
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| 169 |
-
|
| 170 |
-
4. **每轮游戏发言**
|
| 171 |
-
|
| 172 |
-
intereact（超时等待时间为10秒，超时未返回默认放弃发言）
|
| 173 |
-
```
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| 174 |
-
{"status": "round", "round": i} i = 1~3
|
| 175 |
-
```
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| 176 |
-
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| 177 |
-
5. **公开其他玩家发言**
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| 178 |
-
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| 179 |
-
perceive
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| 180 |
-
```
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| 181 |
-
{"status": "round", "round": i, "name": agent_name, "message": output}
|
| 182 |
-
```
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| 183 |
-
|
| 184 |
-
6. **投票**
|
| 185 |
-
|
| 186 |
-
intereact（超时等待时间为10秒，超时未返回默认放弃投票）
|
| 187 |
-
```
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| 188 |
-
{"status": "vote", "round": i, "message": "候选可投票的对象，逗号分割"
|
| 189 |
-
```
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| 190 |
-
|
| 191 |
-
7. **结果通知**
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| 192 |
-
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| 193 |
-
perceive
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| 194 |
-
```
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| 195 |
-
{"status": "result", "message": "3次发言结束，卧底胜利"}
|
| 196 |
-
{"status": "result", "message": "你已出局"}
|
| 197 |
-
{"status": "result", "message": "卧底失败"}
|
| 198 |
-
{"status": "result", "message": "卧底成功"}
|
| 199 |
-
{"status": "result", "message": '卧底是{}。普通词是{}。卧底词是{}'
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| 200 |
-
```
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| 201 |
-
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| 1 |
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| 2 |
+
title: 谁是卧底Agent示例 (OpenAI)
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| 3 |
emoji: 😻
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| 4 |
colorFrom: yellow
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| 5 |
colorTo: blue
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| 8 |
license: mit
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| 10 |
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