大家好,

我是一个软件开发者，正在开发一个名为Homeris的Dark Fantasy MUD，它融合了老式的文本冒险游戏和现代的人工智能。 我想与大家分享一下我正在为Homeris开发的架构。

我一直喜欢MUD的深度，但我想让体验更加易于接触和沉浸。 这是技术方面的详细说明：

技术栈：我正在从头开始使用Java/Netty来构建一个定制的后端，以确保低延迟。 世界状态是使用PostgreSQL数据库来保存的，并且通过Docker环境来管理。

交互式音频模式：我意识到阅读大量文字可能会成为一个障碍。 我已经集成了一条RAG（Retrieval-Augmented Generation）管道，利用房间描述、NPC记忆（存储在NPC_CHRONICLES中）和玩家状态，将它们喂给LLM来生成一个动态、叙事聚焦的音频体验。

持久性和活跃的NPC：Homeris中的NPC不仅仅是静态脚本。 它们使用一个基于实用主义的AI大脑来决定行动，基于他们的个性特征，并且它们还记得自己的历史，这些历史可以在互动中被回忆。

我目前正在“在公共领域开发”阶段，记录了技术障碍和将LLM集成到持久世界中的代码。

如果你对代码感兴趣，或者想了解如何在持久的AI驱动世界中运行，或者只是想跟进进展，我在Patreon上发布了我的DevLogs：[链接]

我很想听听你对如何在项目中集成LLM的想法，或是对这个概念的反馈！