DeepMind让AI当“上帝”，导演一场只有AI演员的“西部世界”

市场资讯2025-07-16

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组件架构模式作为现代游戏开发的基石，为构建多角色生成式 AI 系统提供了强大而灵活的基础。该框架采用组合而非继承机制，实体不再受限于僵化的类结构，而是携带唯一标识符的轻量级独立对象。实体的行为与属性完全由挂载的组件决定（即：实体本质是带有名称的组件容器）。引擎通过调用 observe、act 等函数处理实体，这些函数由实体所挂载的组件具体实现。组件通过结合 Python 代码与 LLM 调用来实现，这种方式能提供最大的灵活性与表现力。当设计师掌握特定功能的编码方法时，可以自主实现；与此同时，同一环境中的其他功能可以通过让 GM 叙事型 LLM 来完成。这两种实现方式通常共存于同一环境中 —— 开发者既可以让 GM 根据 LLM 的自由发挥来创造内容，也可以严格限制其行为，使其完全遵循预设的硬编码规则，或采用介于二者之间的任何约束程度。实体主要支持两种调用方式：observeact调用 observe 时，会触发所有组件的 preobserve 和 postobserve 函数，对每个实体的观察数据进行处理。调用 act 时，每个组件会扮演上下文和行动两种角色之一。在实际开发 Concordia 组件时，开发者通常需要实现 preobserve、postobserve、preact 和 postact 四类方法中的部分或全部。常见做法是仅实现观察类方法或行动类方法，同一组件中同时实现两类方法的情况较为罕见。这种组件化模块设计允许通过自由组合不同组件，快速创建功能各异的实体 —— 这与传统面向对象编程形成鲜明对比：后者在创建行为略有差异的新角色类型时，往往会导致复杂脆弱的继承链结构。对于生成式 AI 智能体而言，这种架构优势尤为显著。一个智能体的思维可由多个组件构成：存储过往经历的 Memory 组件、调用大语言模型生成目标的 Planning 组件，以及表征世界认知的 Beliefs 组件。同理，一个组织实体可由代表其部门、政策及内部沟通结构的组件组合而成。只需配置不同的组件组合，就能为不同智能体赋予差异化的认知架构。这一架构模式的灵活性同样体现在 Concordia 框架中的 GM 系统上。GM 本身也是一个实体，与玩家实体（角色）一样可通过组件进行定制。这种设计使得 GM 的职能和逻辑能够根据多智能体系统的具体需求灵活调整 —— 无论是执行严格的评估协议、引导叙事发展，还是维护因果一致性。此外，Concordia 框架还通过多种游戏引擎模式支持不同的交互动态。游戏 / 模拟设计目标的全景图分析根据 Edwards（他是桌游角色扮演游戏理论的重要人物）的定义 ，TTRPG 可以分为：（1）游戏型（Gamist），GM 需设计难度适中的挑战以维持乐趣。（2）叙事型（Narrativist），GM 需灵活调整剧情以回应玩家的创作输入。（3）模拟型（Simulationist），玩家希望沉浸在一个逻辑自洽的虚拟世界中。本文认为将使用多角色生成式 AI 的动机分为以下几种类型是有帮助的：（1）评估型（Evaluationist），对应 Edwards 理论中的游戏型；（2）戏剧型（Dramatist），对于 Edwards 理论中的叙事型；（3）模拟型（Simulationist），Edwards 同名分类。生成式 AI 还有一个第四种动机，那就是创建合成训练数据的目标。评估型的观点游戏型玩家通常会寻求公平的竞争机会，并希望通过战略胜利来取得优势，而评估型用户则将多角色系统视为评估和比较的框架。对于评估型用户来说，主要目标非常明确：确定哪些 AI 系统在指定维度和上下文中表现更好。这需要提供一个公平的竞争环境，并具有明确的成功指标。评估型系统通常具有以下特点：戏剧型视角与评估型用户不同，戏剧型（Dramatist）用户主要将多角色生成式 AI 系统视为叙事引擎。对于具有戏剧型的目标用户来说，核心关注点不是基准测试性能，而是通过多个 AI 角色的互动生成引人入胜的叙事。从设计师的角度来看，针对戏剧型目标构建的系统将优先考虑叙事一致性、情感共鸣和动态人物发展，而不是标准化的评估。主要关注以下特点：在接下来的章节中，论文还讨论了模拟型视角、合成数据等方面的研究，感兴趣的读者，可以参考原论文，了解更多内容。\n\n\n海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":false,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)","isDev":false,"isTTM":false,"isLaohu8Offline":false,"tenantId":"TBCN","deviceId":"web-server-community-laohu8-v3","version":"4.44.1","shortVersion":"4.44.1","platform":"web","vendor":"web","appName":"laohu8","isIOS":false,"isAndroid":false,"isTiger":false,"isTHS":false,"isWeiXin":false,"isWeiXinMini":false,"isWeiBo":false,"isQQ":false,"isBaiduSwan":false,"isBaiduBox":false,"isDingTalk":false,"isToutiao":false,"isOnePlus":false,"isHuaWei":false,"isXiaomi":false,"isXiaomiWebView":false,"isOppo":false,"isVivo":false,"isSamsung":false,"isMobile":false},"href":"/m/news/2551117404","isCrawlerRequest":true}