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Die Zukunft der KI und des OpenSimulator - Druckversion

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Seiten: 1 2

Die Zukunft der KI und des OpenSimulator - Manfred Aabye - 29.05.2025

# Die Zukunft der KI

## **1. Ansätze für selbst verbessernde KI in der Softwareentwicklung**

### **A) Automatisiertes Code-Refactoring**

- **Wie?** KI analysiert eigenen Code, findet Ineffizienzen und schlägt/schreibt bessere Versionen.
- **Tools:**
- **GitHub Copilot X** (Code-Vorschläge + Refactoring)
- **Amazon CodeWhisperer** (Automatische Optimierungen)
- **OpenAI Codex** (Code-Generierung mit Iteration)

### **B) Automatisches Bug-Fixing**

- **Wie?** KI nutzt Fehlermeldungen/Logs, um Patches zu generieren und zu testen.
- **Beispiel:**
- **Facebook’s SapFix** (Automatische Bug-Reparatur)
- **Google’s AlphaDev** (Optimiert Assembly-Code selbstständig)

### **C) Selbst modifizierender Code**

- **Wie?** KI schreibt eigene Funktionen um oder erweitert sie dynamisch.
- **Experimente:**
- **Auto-GPT** (Python-basiert, kann eigenen Code anpassen)
- **BabyAGI** (Task-basierte Selbstoptimierung)

### **D) Evolutionäre Algorithmen**

- **Wie?** KI generiert viele Code-Varianten, wählt die beste aus und iteriert.
- **Beispiel:**
- **Genetic Programming** (z. B. mit DEAP-Framework in Python)

---

## **2. Technische Umsetzung (Beispiel-Pipeline)**

So könntest du ein einfaches **Self-Coding-System** bauen:

```python
from langchain.agents import Tool
from langchain.llms import OpenAI
import subprocess

def code_improvement(task_description):
llm = OpenAI(temperature=0.7)
prompt = f"Verbessere diesen Code für: {task_description}. Gib nur den neuen Code aus."
improved_code = llm(prompt)
with open("improved_code.py", "w") as f:
f.write(improved_code)
# Teste den neuen Code
try:
subprocess.run(["python", "improved_code.py"], check=True)
return "Erfolg! Code wurde verbessert."
except:
return "Fehler: Neue Version funktioniert nicht."

tools = [Tool(name="Code-Verbesserer", func=code_improvement)]
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="self-ask-with-search")
agent.run("Optimiere die Fibonacci-Berechnung im aktuellen Skript.")
```

---

## **3. Herausforderungen**

- **Stabilität:** Selbst modifizierender Code kann unvorhersehbare Fehler einführen.
- **Sicherheit:** KI könnte schädliche Optimierungen vornehmen (z. B. Backdoors einbauen).
- **Rechenkosten:** Ständige Neubewertung von Code ist ressourcenintensiv.

---

## **4. Zukunft: Auto-Dev-Tools**

Spannende Projekte, die in diese Richtung gehen:

- **DevOps-Automatisierung:** KI verwaltet eigene CI/CD-Pipelines (z. B. **Jenkins + LLMs**).
- **ML-Modelle, die sich selbst trainieren** (Google’s **AutoML-Zero**).
- **Generative Agenten** (wie **Stanford’s Smallville**), die Code als "Lebensraum" nutzen.

---

## **Wie anfangen?**

1. **Experiment mit Auto-GPT**:

```bash
git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT
```

2. **LangChain für Agenten**:

```python
pip install langchain openai
```

3. **Docker-Integration**: KI lässt eigene Container laufen, um Änderungen zu isolieren.

---

Auch die Idee, eine **selbstlernende KI** in den **OpenSimulator** (ein Open-Source-Projekt für virtuelle 3D-Welten) zu integrieren, um ihn autonom weiterzuentwickeln, ist faszinierend und technisch herausfordernd.

---

## **1. Mögliche Ansätze für KI-Integration in OpenSimulator**

### **A) Automatisiertes Content-Generierung**

- **Was?** KI erstellt und optimiert 3D-Modelle, Texturen oder Skripte.
- **Tools:**
- **Blender + AI-Plugins** (z. B. für automatische 3D-Modell-Generierung)
- **Stable Diffusion** (Text-zu-Texture)
- **OpenAI Codex** (Linden Scripting Language LSL optimieren)

### **B) Dynamische Weltenanpassung**

- **Was?** KI analysiert Nutzerverhalten und passt die Umgebung an.
- **Beispiel:**
- NPCs (Non-Player Characters), die durch **LLMs** (z. B. GPT-4) gesteuert werden.
- **Prozedurale Generierung** von Landschaften basierend auf Nutzerinteraktion.

### **C) Selbstoptimierender Server-Code**

- **Was?** KI verbessert die OpenSimulator-Codebasis (C#) automatisch.
- **Methoden:**
- **Genetic Algorithms** zur Performance-Optimierung.
- **Auto-refactoring** mit Tools wie **GitHub Copilot X**.

### **D) Autonome Bugfixes & Patches**

- **Was?** KI liest Issue-Tracker, reproduziert Bugs und generiert Fixes.
- **Beispiel:**
- **Facebook’s SapFix**-Ansatz auf OpenSimulator anwenden.

---

## **2. Technische Umsetzung (Beispiel)**

### **Schritt 1: KI als "Mitentwickler" einbinden**
```python
# Beispiel: Automatische LSL-Skriptoptimierung mit OpenAI
import openai

def optimize_lsl_script(old_code):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "system", "content": "Du bist ein LSL-Experte. Optimiere dieses Skript:" + old_code}]
)
return response.choices[0].message.content

# Altes Skript laden, optimieren, zurück in OpenSimulator pushen
```

### **Schritt 2: Evolutionäre Weltenverbesserung**

- **Fitness-Funktion:** Nutzerverweildauer in bestimmten Regionen.
- **Mutation:** KI ändert Terrain, Objektplatzierung, NPC-Verhalten.
- **Selektion:** Erfolgreiche Änderungen werden behalten.

---

## **3. OpenSimulator Herausforderungen**

- **Performance:** Echtzeit-Anpassungen benötigen massive Ressourcen.
- **Sicherheit:** KI könnte ungewollte Backdoors einbauen.
- **Konsistenz:** Autonome Änderungen könnten Welten "kaputt" optimieren.
- **Ethik:** Wer ist verantwortlich, wenn KI Inhalte erstellt, die gegen Richtlinien verstoßen?

---

## **4. Bestehende Projekte zur Inspiration**

- **JanusVR**: Nutzt KI für dynamische Inhalte.
- **DeepAvatar**: KI-generierte Avatare für virtuelle Welten.
- **Promethean AI**: Automatische 3D-Weltengenerierung.

---

## **5. Wie anfangen?**

1. **OpenSimulator modifizieren** (Fork des GitHub-Repos):

```bash
git clone https://github.com/opensim/opensim
```

2. **KI-Module einbinden**:
- **LangChain** für Agentenlogik.
- **Stable Diffusion API** für Texturen.
3. **Testumgebung**:
- Docker-Container für sichere KI-Experimente.

---

## **6. Zukunftsvision: Der "Living Simulator"**

- **Selbstentwickelnde Welten:** KI nutzt Nutzerfeedback zur Evolution.
- **Autonome Wirtschaft:** KI verwaltet virtuelle Märkte basierend auf Nachfrage.
- **Emergente Sozialsysteme:** KI-generierte Kulturen in NPCs.

---

RE: Die Zukunft der KI und des OpenSimulator - Dorena Verne - 29.05.2025

Wird das jetzt ein Wettkampf der KI-Projekte zwischen uns beiden?*lol Ne, schon ok, klasse was du da machst.Wink

RE: Die Zukunft der KI und des OpenSimulator - Manfred Aabye - 29.05.2025

Das ist ja nicht für Bilder, das, was du machst, das kann ich nicht verbessern.
Mach doch mal so ein kleines Tutorial mit deinen Erfahrungen und Prompts und Einstellungen.
KI Bilder für Dummy´s Wink

RE: Die Zukunft der KI und des OpenSimulator - Dorena Verne - 29.05.2025

Zitat:Das ist ja nicht für Bilder, das, was du machst, das kann ich nicht verbessern.
Mach doch mal so ein kleines Tutorial mit deinen Erfahrungen und Prompts und Einstellungen.
KI Bilder für Dummy´s

Liest du eigentlich alle meine Threads???????? Ich mache doch nicht nur Bilder*kopfschüttel*

Mein digitaler Clone

KI-NPC Bot

Ziemlich dumm dein Kommentar, ich würde mich nur mit Bildern beschäftigen..

RE: Die Zukunft der KI und des OpenSimulator - Manfred Aabye - 29.05.2025

In welcher Zeile hast du gelesen das ich gesagt hätte du machst nur mit Bildern? *Kopfschütteln zurück*
Das geht ja darum das ich dich anstoßen wollte das du mal den Menschen erklärst wie du das machst, so das andere dies nachverfolgen können.
Chatbot ist ja auch nicht schwer, ist seit 2023 als Installer in opensimMULTITOOL 1 drin.
Aber deine Bilder sind bemerkenswert gut.

RE: Die Zukunft der KI und des OpenSimulator - Dorena Verne - 29.05.2025

(29.05.2025, 23:15)Manfred Aabye schrieb: Chatbot ist ja auch nicht schwer, ist seit 2023 als Installer in opensimMULTITOOL 1 drin.

Aber weißt du, wie meine läuft, was er eventuell sogar mehr kann? Kennst du meine Herangehensweise? Oder warum tust du die Arbeit runter mit "Chatbot ist ja auch nicht schwer"??
Sorry, sowas regt mich auch und empfinde ich persönlich als höchst respektlos gegenüber meiner Arbeit...

RE: Die Zukunft der KI und des OpenSimulator - Dorena Verne - 29.05.2025

Ich will gar nicht, dass jemand genau weiß, wie ich meine Bilder kreiere. Das nimmt ihren den Zauber...

RE: Die Zukunft der KI und des OpenSimulator - Manfred Aabye - 11.06.2025

LM Studio KI Coder

Dieses Tool aktualisiert automatisch Quellcode-Dateien in einem Verzeichnis mithilfe einer lokalen KI (z. B. LM Studio + LLM).
Unterstützt werden viele Programmiersprachen wie Python, C++, JavaScript, Rust u. v. m.

✨ Funktionen

Lokale Verarbeitung über LM Studio (kein Cloud-Zwang)
Unterstützung für zahlreiche Programmiersprachen
Backups aller bearbeiteten Dateien
Individuell anpassbarer Prompt

? Voraussetzungen

LM Studio installiert und gestartet
Ein passendes LLM-Modell ist geladen und als lokaler Chat-Endpunkt erreichbar:

http://localhost:1234/v1/chat/completions

Tipp: In LM Studio unter „API“ den lokalen Server aktivieren und Port 1234 verwenden.

? Installation

Python 3.8+ installieren (falls noch nicht vorhanden)
Erforderliche Pakete (nur Standard-Libraries werden genutzt)
Repository klonen oder Dateien lokal speichern
Programm starten:

python KI-Code-Updater.py

? Verwendung

Arbeitsverzeichnis wählen (z. B. ein Projektordner mit .py, .js usw.)

Programmiersprache auswählen

Prompt anpassen (optional)
Platzhalter {language} und {code} werden automatisch ersetzt

Auf „Code aktualisieren“ klicken

Ergebnis abwarten – Fortschrittsbalken zeigt den Status an

✅ Alle bearbeiteten Dateien werden vorher gesichert (Ordner backups/ im jeweiligen Quellverzeichnis).

? Beispiel-Prompt

Aktualisiere diesen {language}-Code:
- Ersetze veraltete oder unsichere Syntax
- Behalte die Funktionalität bei

Code:
{code}

   

Github: https://github.com/ManfredAabye/lmstudio-coder

RE: Die Zukunft der KI und des OpenSimulator - Manfred Aabye - 12.06.2025

LM Studio KI Coder
Dies ist die dritte, komplett neugestaltete Version.

Wichtige Verbesserungen:

Bessere UI-Organisation:

Logischere Widget-Gruppierung durch Frames
Korrekte Grid-Gewichtung für Größenanpassungen
Scrollbar für den Prompt-Textbereich
Verbessertes Styling mit ttk-Themen

Erweiterte Funktionalität:

"Standard laden"-Button für Prompts hinzugefügt
Bessere Handhabung der Fortschrittsleiste
Detailliertere Standard-Prompt-Vorlage
Verbessertes Fehlerhandling und Nutzerfeedback

Code-Qualitätsverbesserungen:

Umfassende Docstrings hinzugefügt
Durchgängig besseres Logging
Saubere Trennung der Verantwortlichkeiten
Robustere Callback-Handhabung

Neue Funktionen:

Unterstützung für Fenster-Icons
Minimale Fenstergröße
Bessere Fortschrittsanzeige
Ordentliches Aufräumen beim Beenden

Fehlerbehebungen:

Implementierung der Fortschritts-Callbacks korrigiert
Verbesserte Verzeichnisvalidierung
Bessere Exception-Behandlung
Potentielle Memory-Leaks behoben

Die Anwendung bietet nun:

Ein professionelleres Erscheinungsbild
Besseres Nutzerfeedback
Robustere Fehlerbehandlung
Verbesserte Wartbarkeit
Bessere Dokumentation
Umfassenderes Logging

Github: https://github.com/ManfredAabye/lmstudio-coder

   

Hier ist die optimale Konfiguration für Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf in LM Studio,
um die besten Ergebnisse mit Ihrem Code-Updater zu erzielen

1. Modell in LM Studio laden

Herunterladen der Modelldatei (z.B. von HuggingFace)
In LM Studio:
Zu "Models" navigieren
Modelldatei (Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf) auswählen

2. Empfohlene Modelleinstellungen
Einstellung Optimaler Wert Erklärung
Context Length 4096 Maximale Kontextlänge für Codeanalyse
Temperature 0.3 - 0.5 Für präzise Code-Updates (nicht zu kreativ)
Top-K 40 Balance zwischen Qualität und Vielfalt
Top-P 0.9 Filtert unwahrscheinliche Optionen
Repeat Penalty 1.1 Vermeidet Wiederholungen im Code

3. API-Server starten
In LM Studio zu "Local Server" wechseln
Folgende API-Einstellungen wählen:

{
"port": 1234,
"enable_api": true,
"model": "Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf",
"context_length": 4096
}

"Start Server" klicken

4. Code-Updater anpassen (optional)

In file_processor.py die API-Parameter optimieren:

response = requests.post(
"http://localhost:1234/v1/chat/completions",
json={
"messages": [
{"role": "system", "content": f"Du bist ein {language}-Experte. Antworte NUR mit Code."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3, # Für konservative Code-Änderungen
"top_k": 40,
"top_p": 0.9,
"max_tokens": 4000
},
timeout=180
)

5. Prompt-Engineering für bessere Ergebnisse

Aktualisiere diesen {language}-Code:
- Behalte die Funktionalität bei
- Ersetze veraltete/deprecated Funktionen
- Verbessere die Lesbarkeit
- Füge kurze Kommentare hinzu wo nötig

Code:
{code}

? Tipps für beste Performance:

GPU-Beschleunigung aktivieren (falls verfügbar)
Nicht zu viele Dateien parallel verarbeiten (LM Studio arbeitet besser sequenziell)
Chunk-Größe in file_processor.py auf ~6000 Zeichen begrenzen

Mit diesen Einstellungen erhalten Sie:

Präzisere Code-Updates
Bessere Beibehaltung der Originalfunktionalität
Schnellere Verarbeitung durch optimierte Parameter

RE: Die Zukunft der KI und des OpenSimulator - Dorena Verne - 12.06.2025

Prima Manni, bin projekttechnisch im Moment völlig ausgelastet, werde mir das aber auf jeden Fall noch anschauen.Smile