我一直在开发一款名为 Where This Goes 的 AI 约会游戏，其中一项主要的设计决定是我不想构建另一款需要其自身订阅的 AI 产品。

因此，如果某人已经拥有 ChatGPT，就可以使用该订阅来玩游戏。

但我很快就发现，让大语言模型处理所有事情并不适合实际游戏。

模型负责角色对话，但游戏会保持一个独立的结构化状态，包括：

  • 关系进展
  • 记忆与承诺
  • 当前场景与地点
  • 服装
  • 冲突 / 摩擦
  • 界限
  • 角色状态

这最终成为开发中远大于实际提示的重要部分。

例如，我遇到过角色说他们要去某个地方，但视觉场景却没有改变的情况。

或者在只有几轮之后，关系会突然变得非常亲密。

又或者在 20 回合之前的某件重要事情会彻底消失。

我越来越多地把这类责任从模型中移出，放入持久的游戏状态中，同时仍让模型决定角色实际怎么说和如何反应。

现在最有趣的部分是尝试找到过度决定性游戏逻辑与给模型足够自由，使对话不显得像剧本的平衡点。

目前游戏支持 ChatGPT、外部模型和本地 LLMs，因此我也开始看到即使拥有相同的关系状态，不同模型的行为也会有差异。

我今天在 itch 上发布了第一版。它仍处于早期阶段，但我目前主要关注的是测试其架构，而不是假装它已经是一款完整的大型约会模拟游戏。

我很想知道其他人是如何处理 LLM 游戏中的持久状态的。你们是让模型来推断大部分内容，还是在上下文之外显式跟踪它？

https://choices-matter.itch.io/where-this-goes