KERN 仿真沙盒内核

KERN（Knowledge, Environment, Runtime, Narrative）是一个基于实体-组件系统（ECS）与数据驱动的离散事件仿真（DES）沙盒内核。本项目专为多智能体与大语言模型（LLM）实验设计，致力于提供一个可配置、可复用、可审计的底层运行基座。

在传统的智能体实验中，场景结构、交互逻辑与状态更新往往被深度耦合。KERN 通过将“世界定义”、“规则匹配”、“状态结算”和“智能体接入”彻底分离，使得研究者可以通过纯配置的方式快速切换场景与规则，而无需修改核心代码。

核心特性

• 数据驱动的世界构建：摒弃复杂的类继承，采用 ECS 架构。场景中的实体及其能力（如生命值、背包、位置）均通过纯数据组件组合定义，极大地提升了环境的可扩展性。
• 声明式规则与统一结算：将智能体的主动交互与环境的被动事件抽象为声明式规则。所有的状态写操作都被收束为统一的“变更指令”，交由底层执行器集中落地。这种设计不仅保证了物理规则的严谨性，还让每一次环境演化都可追溯、可回放。
• 语义与物理的安全隔离：为外部智能体提供标准的感知与动作接口。智能体输出的决策指令必须经过系统规则引擎的合法性校验后，才能转化为底层的物理状态变更。这一机制有效拦截了 LLM 常见的“动作幻觉”，防止错误决策污染底层世界状态。

验证场景

内核目前自带两个不同复杂度的验证场景，证明了同一套执行链对不同业务逻辑的兼容性：

• 农场（Farm）：验证基础的移动、资源交换与生产任务推进。
• 太空狼人杀（Space Werewolf）：验证复杂空间拓扑下的视野可见性、信息不对称交互与跨房间事件传播。

快速开始与文档

• 🚀 开发者快速上手：包含环境配置、运行命令与结果产出说明，帮助您在 5 分钟内跑通第一个模拟场景。
• ⚙️ 配置详解：详细说明系统运行时的各项参数、场景切换方式以及 LLM 接入配置。

许可证

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