過去幾篇講的都是記憶處理跟反思，現在這篇要講動作，這個動作是需要合理的、某程度可被預期(不能突然在馬路上唱歌跳舞)，以及可以即時反應外界，最重要的這部份是可以產生對話，有了對話，訊息才能被傳遞，或是藉由對話，讓原本不認識的agents彼此產生新的認識，建立新的關係。

Planning and Reacting

基本上該篇論文，對於agent來說，每一天都會有一個規劃，但是首先，我們要先輸入agent自身的描述與特徵，以及前一天的資訊總結。這跟人類很相似，如果哪天你早上忘記自己是誰，在哪裡，做什麼，那可能你已有失憶症了(嚴重離題。

這邊切出三塊介紹這個部份

1. Planning
   agent會把一天的排程，切到5-8塊，例如早上起床並執行早上的規劃、早上十點去學校開始課程… 接著對於每一塊會用遞迴的方式，切片成為更小的規劃，直到被拆解成5到15分鐘小塊為止。不過在虛擬社區裡面，一切的行為都是用描述，例如是更精細的物理引擎，可能每個關節的移動與旋轉，也是可以被制定的，但… 除了遊戲模擬，很難想像什麼應用要作到這麼精細。
   

2. Reacting and Updating Plan
   這邊就是說，走著走著你可能會遇到突發性時間，前女友呀、神奇寶貝從草叢蹦出來… 無論如何，我們的模型也是會收到文字的敘述，並給予相關的觀察(論文寫observation，這邊有點困惑為什麼不是memory，包含著reflection)，接著發生會詢問agent，是否應該產生反應，還是繼續執行眼前的任務。
   

3. Dialogue
   其實我不確定這邊的Reaction是不是就僅表示對話，因為像是我也可能看到不想見的人時候，就快速的換方向移動，不過這邊我們這邊的例子就先當只有對話。對話產生後，與你對話的agent就會收到訊息。例如該論文就舉，爸爸遇到兒子，關心他的音樂作品如何，兒子回他：不錯阿老爸，我正在花園散步，一方面清理我的腦袋，一方面尋找靈感。直到他們有一方結束對談，這場對話才會結束。

總結

看到這我有點腦袋大開，到底Reacting的種類可以到什麼程度，但我猜為了減少不確定因素，可能不接觸或是展開對話，另外對話如果講了些突兀對話，不知道會有什麼樣的神展開？像是剛剛的父子對話，如果父親關切完，兒子回：賣ㄍ一ㄚ拉，林北貝多芬拉，不知道令一個 agent 會感到錯愕還是好笑，還是會覺得兒子是不是腦袋壞掉該去醫院了。

參考

Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior