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无限剧情、千人千面?别吹了,AI文游还在幼年期

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文 | 啊游

编 | Yuki

设计 | 赵扎嘿、魏鲁红

过去半年,“AI文游”这四个字正愈发频繁地进入大众视野。

前有《青椒模拟器》让玩家扮演高校“青椒”,在AI生成的学术琐事里申项目、带学生、熬职称;后有《历史模拟器:崇祯》让玩家坐上龙椅,通过与AI交互下旨理政、挽救大明王朝。



在Steam平台上,需要“本体买断+Token付费”的成品AI文游正轮番上架;小红书的笔记链接里,9块9打包出售的AI文游prompt同样遍地开花。

过去,传统文字互动类游戏大多依赖预设好的剧本。AI文游则不同,它的核心特征是:NPC反应、事件走向及剧情结局均由大模型实时生成。

理论上,AI能生成的结果是无限的,玩家也将因此得到近乎无穷的自由度。比起只能游走于固定选项和结局之间的传统文游,AI文游似乎更懂得“察言观色”,个性化体验直接拉满。

然而,在大模型犯了错还只会说“对不起”的今天,AI文游真的已经足够好玩了吗? 这种伴随技术浪潮而来的新兴游戏形态,究竟发展到了何种阶段?

怀着强烈的好奇心,我深度试玩了几种不同类型的AI文游产品,并与选择这一领域的开发者们聊了聊。

AI文游到底好不好玩?

出于“买不了吃亏、买不了上当”的心理,我最先体验的是标价9块9的prompt版本。

付费后,我很快在平台后台收到了一份自动发送的文件包,这份prompt合集覆盖了中式古风、西式古风、现代、乙游、同人二创等各个AI文游类型。



我犹豫了一会儿,决定点开一份名为“史同梦向模拟器”的文档,并将里面1500字左右的prompt复制粘贴到了DeepSeek的对话框。

没错,prompt版本的AI文游就是如此朴实无华。

这种玩法的好处是门槛极低,只要手机里有DeepSeek或豆包等大模型客户端就能游玩。你不需要单独下载,也不需要二次付费,而且玩家身份和游戏目标都可以自由设定,不受任何外部限制。



比如,我给自己安排的身份是“一个擅长作画的学子”,游戏目标是“成为苏轼的学生”。接着,好心的DeepSeek立马据此给出了若干种行动方向。

要知道,受限于预设剧本,玩家在传统的文字互动类游戏中往往只能扮演固定人设,并且难免会遇到选项全都不合预期的情况。但在AI文游的对话框里,我完全可以跳出常规,给出真正顺从心意的回答。

因此,在前几个游戏回合里,我一直玩得十分沉浸,直到AI开始犯错。

游戏设定的时间是熙宁四年,但剧情里却出现了三年后才正式问世的《流民图》,整个世界线就此崩塌。而随着初次试玩的新鲜感褪去,AI生成的文字也显得愈发冗长无趣。

当游戏进行到第20个回合时,我终于忍不住询问游戏进度。没想到AI拒绝回答这个问题,并再次生成了近千字的新剧情,这令我彻底失去了耐心。



我想,也许是打开方式不对,9块9的prompt毕竟能力有限。所以我改变思路,向广受玩家好评的“酒馆”SillyTavern发起挑战。

作为一个高自由度的开源社区项目,SillyTavern支持自定义世界观和角色。更重要的是,在SillyTavern上,玩家可以随时调整和约束AI生成的方向,从而使AI文游更稳定、更沉浸,还能尽量避免角色OOC(Out of Character,指角色言行脱离原设定)。

不过,这类AI文游的问题也显而易见,那就是入门门槛相对高。

为了安装SillyTavern,我一边看教程找安装包,一边寻求朋友帮助,耗费1个小时才勉强搞定。好不容易进入页面后,迎面而来的却是密密麻麻的设置选项,试问这谁能看了不迷糊?



与此同时,想要运行SillyTavern还得玩家自行接入大模型的API并为Token付费,玩得越久,消耗的Token越多,成本自然就越高昂。

为了不让先前的努力白费,我只能抠抠搜搜地给DeepSeek充了30元钱,然后又花了1个多小时,跟随教程学习如何撰写“角色卡”和“世界书”。



等到我终于和AI角色开启对话、展开剧情时,时间已经过去了将近3个小时。

平心而论,SillyTavern的游戏体验确实比9块9的prompt强很多,对话不再像挤牙膏,环境场景、人物行动和心理描写也增添了许多细节。



但随着对话次数增多,SillyTavern同样无法避免前后矛盾、突然失忆、偏离人设等问题。

至少在现阶段,AI文游所谓的高自由度更像一种陷阱,又要玩家肝,又要玩家氪,还不保证好玩。于是兜兜转转,我最终还是放下了对“极致个性化”的执念,转而投入了成品AI文游的怀抱。

相比前两种玩法,成品AI文游经过了开发者的精心设计、搭建和调校。其文字互动体验最为完整,也最接近传统意义上的游戏形态。



以我试玩的网页版AI文游《入画:清明上河图》为例,这款免费游戏里不仅有可供点击的互动选项,还增添了人物图鉴、成就等设计,虽然实际体验依旧存在小bug,但整体沉浸感和可玩性都远远超过单纯的文字对话。

总而言之,一个无法否认的事实是:现阶段AI文游的好玩程度,仍然与人的参与度成正比。

为什么说AI文游离不开人?

大致来说,在AI文游当下所处的拓荒期,人类开发者主要承担了两种任务:一是研发成品AI文游供人游玩,二是降低玩家自己DIY文游的门槛。

先说前者,尽管AI文游顶着“AI”的时髦头衔,可想要做出好玩的成品,还是离不了开发者手搓。

《入画:清明上河图》(“AI汴京”)的开发者陈钰琪对此深有体会。作为香港大学研究数字人文的助理教授,她将这款游戏视作专业与兴趣结合的产物。但要真正将《清明上河图》里那些古老的人物转化为游戏角色,实在是一项极为庞大的工程。

在开发这款游戏的这半年里,陈钰琪先是一头扎进史料,对画中人物进行研究,随后又用数百个小时手搓demo。在已得到验证的原型基础上,她再使用AI coding加速开发,最终完成了十万余行代码。

“因为《清明上河图》里许多小人物都无名无姓,只能结合文献进行考证后,再给每个人物设定身份,给人物之间的关系做标注,搭建出角色数据库。”



最终,《入画:清明上河图》里呈现出的角色数达到了242个,工作量之大可想而知。

除此以外,陈钰琪还希望游戏的角色和前后剧情保持一致性,且AI生成的内容不要太偏离真实历史。因此,她又花费大量精力开发了一套用于“约束、协作和记忆”的多智能体系统(Multi-Agent System)。

通俗来讲,这套系统就是用多个程序模块决定AI在不同情境下该如何解析信息、调取角色记忆并给出合理反应。



而直到这一切都尘埃落定,AI大模型才能在实时生成剧情时一展身手。

另一边,相较于艰难研发成品AI文游,还有一类开发者会选择研发AI文游相关工具。他们的目标,是在把编剧权交还给玩家的同时,减少玩家调教AI所需的时间成本。

00后开发者山音本科学的是编剧,写过小说也做过AI影片导演。最近,山音刚发布了用于AI文游制作的story-to-game.skill和剧情游戏启动器。

其中,story-to-game.skill相当于一套人类创作经验的规则合集。通过将文学创作拆解为具体的节点步骤,它得以协助AI把小说、剧本和大纲改写成分支剧情。

至于剧情游戏启动器,功能则是直接将JSON文件转化为可以玩的网页游戏。



山音直言,不同类型的项目对AI上下文的要求并不相同:“可能理工科内容的逻辑要的是精准和严密,但小说的叙事需要的是伏笔与张力,所以人的经验与判断力,在AI文游诞生的过程中会更为重要。”

从这个角度看,所有AI文游开发者说到底都是在挑战同一件事,即在不稳定的AI生成内容之上,搭建相对稳定的游戏体验。

然而,无论人类开发者如何努力,残酷的现实就摆在眼前:AI文游的核心硬伤,从来都不是应用层能独自解决的。

是什么限制了AI文游的想象力?

作为典型的AI原生游戏,AI文游的整个游玩过程都离不开大模型的实时运作,后者需要自始至终在场。

而这种“实时且无法预判”的特性,反而在玩法设计上给开发者带来了困难。

传统游戏的魅力在于精密的确定性,开发者可以通过预设任务、设计支线、设置成就系统来牢牢牵引玩家。但在实时生成的AI文游里,剧情完全跟着用户的“脑洞”走,开发者自己都预判不了玩家下一步会撞进哪个未知的时空,自然无法提前设计出一套严丝合缝的数值及任务体系。



有的开发者会尝试寻找解决方案。就拿《入画:清明上河图》来说,陈钰琪的做法是设置资财、势望、人情、心性四种基础属性值,并为每个NPC设计“夙愿”,搭建不同角色之间的社会关系网络。



于是,玩家可以通过达成特定数值、帮助NPC完成夙愿,或是在每一周目内联结并拯救更多角色来获得成就感。这种基于顶层的任务设计是一种相对成熟的解法,但仍有细化与完善的空间。



显而易见的是,比起开发者后天的优化设计,大模型自身的底层能力和运作模式,才是决定AI文游天花板的根本性因素——陈钰琪对此有着清醒的认知——反过来看,“如果底层大模型的能力是85分,在现阶段将其提升到100分是难以完成的挑战,但在应用层面的系统机制上做更多的设计去弥补和约束,仍然有将使其提升到95分的可能。”

那么具体来看,AI文游的“失分点”有哪些呢?

从内容层面看,AI的幻觉问题至今无人能解。

寻常的电子游戏出了BUG,请出程序员多半就能搞定。但大模型一旦胡言乱语,随时能把玩家从好不容易建立的沉浸感里一脚踢飞,任谁来了也没辙。

与此同时,在商业模式上,作为新物种的AI文游也面临着大模型API的成本考验。

尽管如今大模型调用费用正逐步下探,但要让AI在整局游戏里保持高质量、长文本的输出节奏,中小开发者和玩家仍然得承受不小的开销。

近期AI文游《历史模拟器:崇祯》之所以被推上风口浪尖,很大程度上就是因为它在买断制的前提下又收取了高昂的Token费,这导致大量玩家在AI剧情频繁试错的过程中不堪重负。



想象一下,AI大模型不断铺陈废话,NPC的陈年记忆反复出现,无效剧情如滚雪球般越滚越长,而账单仍在持续跳动……此时玩家感受到的,必然不是玩游戏的愉悦,而是深深的焦躁。

所以,如何让Token的消耗更物有所值,将是未来每个AI游戏团队必须思考的核心命题。

回看游戏发展史,AI文游之于AI时代,恰似MUD(Multi-User Dungeon,指早期基于纯文本的多人网络游戏)之于电脑萌芽期。二者都是技术发展初期扬长避短的产物,也因此注定是一种伴随阵痛的过渡形态。

尽管AI文游目前展现出的可能性的确令人兴奋,但要将其打造成质量稳定、商业性可靠的游戏形态,整个行业仍有很长的路要走。

*本文首发于华为浏览器-视界系列专栏《大玩家》

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