ALLIEN

Introducción

Este documento organiza la estructura del proyecto ALLIEN, que incluye sistemas de IA avanzados, interacciones textuales dinámicas y un entorno inmersivo desarrollado con Unity. Aquí se describe la ubicación de los principales archivos y documentos relacionados con el desarrollo y funcionamiento del proyecto.

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Estructura del proyecto

La organización del proyecto ALLIEN está dividida en las siguientes carpetas:

1. Documentacion

Entrenamiento

Esta carpeta contiene los archivos relacionados con el entrenamiento de los agentes, incluyendo scripts y configuraciones YAML para ML-Agents.

• Archivos principales:

  • AgentController.cs: Control del comportamiento del agente.
  • BetterConf.yaml: Configuración optimizada para el modelo.
  • CameraSwitch.cs: Cambio de cámaras en el juego.
  • EnemyAI.cs: Control del comportamiento de los enemigos.
  • EnemySpawner.cs: Generación de enemigos.
  • GunController.cs: Control del arma del superviviente.
  • ModelSwitcher.cs: Cambio de modelos de IA para el agente.
  • RunConf.yaml: Configuración para la ejecución del modelo.
  • WorldBehaviors.cs: Gestión del entorno y zombies.
  • ZombieController.cs: Comportamiento de los zombies.
  • midConf.yaml: Configuración intermedia para el modelo.

• Documentación:

  • Entrenamiento.md: Explicación del proceso de entrenamiento, configuración y uso de los agentes en el entorno.

Interaccion.md

Este archivo detalla cómo interactúan los diversos componentes del proyecto, como el agente, los zombies y el entorno, describiendo sus relaciones y dependencias.

InteraccionTexto

Contiene scripts y módulos específicos para el sistema de interacción textual:

• Archivos principales:
  • DialogueControllerSurvivor.cs: Controlador de diálogo para el superviviente.
  • DialogueControllerZombie.cs: Controlador de diálogo para el zombie.
  • DialogueManager.cs: Gestión de los diálogos entre el superviviente y el zombie.
  • HuggingFaceAPI.cs: Comunicación con la API de Hugging Face para generar frases dinámicas.

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2. Informe.md

El informe del proyecto ALLIEN contiene:

• Propuesta: Descripción, objetivos y planificación del proyecto.
• Desarrollo: Explicación técnica de los sistemas implementados, incluyendo el uso de herramientas como ML-Agents, NavMesh y Hugging Face.
• Resultados y conclusiones: Evaluación del cumplimiento de los objetivos y requisitos establecidos.
• Anexos: Recursos adicionales como enlaces a repositorios, presentaciones y documentación de referencia.

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Descripción de archivos

Entrenamiento

Scripts principales:

• AgentController.cs: Control del comportamiento del superviviente.
• GunController.cs: Gestión del arma y disparos.
• WorldBehaviors.cs: Control general del entorno.
• ZombieController.cs: Comportamiento y navegación de los zombies.

Configuraciones:

• BetterConf.yaml, midConf.yaml, RunConf.yaml: Configuración de entrenamiento para modelos basados en aprendizaje por refuerzo.

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InteraccionTexto

Scripts:

• DialogueControllerSurvivor.cs: Muestra frases generadas para el superviviente.
• DialogueControllerZombie.cs: Muestra frases generadas para el zombie.
• DialogueManager.cs: Alterna entre los diálogos del superviviente y el zombie.
• HuggingFaceAPI.cs: Realiza solicitudes a la API de Hugging Face para obtener frases dinámicas.

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Guía de navegación

1. Entrenamiento de IA:

   • Consulte los archivos en Documentacion/Entrenamiento para entender cómo los agentes son entrenados y configurados.
   • Lea Entrenamiento.md para una descripción detallada del proceso de entrenamiento.

2. Interacciones textuales:

   • Los scripts de Documentacion/InteraccionTexto gestionan los diálogos entre el superviviente y los zombies.
   • Consulte HuggingFaceAPI.cs para conocer cómo se integran los modelos de lenguaje.

3. Informe del proyecto:

   • Diríjase a Informe.md para una visión completa del proyecto, sus objetivos, problemas encontrados y resultados alcanzados.

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Recomendaciones

• Utilice los documentos técnicos en Documentacion para comprender y extender el sistema.
• Consulte las configuraciones YAML en Entrenamiento para realizar ajustes en los modelos de aprendizaje por refuerzo.
• Explore los scripts en InteraccionTexto para implementar o modificar el sistema de interacción textual.

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