似乎所有正在将LLM整合到他们引擎里的开发者都遇到了一个问题：依靠聊天窗口来管理游戏状态是噩梦般的。人工智能会幻想库存物品，记忆50个回合后的关系，破坏任何试图建造的可预测物理。

我一直在研究替代后端模式，特别是查看altworld（altworld.io）如何处理这个问题，因为它是一款基于结构化模拟核心的“人工智能辅助生命模拟游戏，而不是聊天记录”。

诀窍在于将LLM视为管线而不是游戏引擎本身。

如果您查看他们的流程，似乎是一个传统程序化模拟：

  • 服务器锁定的流程在“载入规范状态”之前。
  • 模拟强制“世界系统进展”并让“NPC进行行为”，基于实际数据库变量。
  • 玩家的自然语言输入被解析为“在上述规范状态下解决玩家行动”
  • 只有所有计算都完成了，服务器才“根据最终状态生成故事情节”。

因为“规范流状态是基于结构化表格和JSON blob保存”的，而不是一个庞大的文本提示，架构基本解决了记忆损失的问题。它允许玩家“保存、分支、恢复并继续之前的生命”。这都是因为“故事情节文本不是真相的来源”，而“结构化状态是真相的来源”。

对开发者们使用AI的人工合成问题，你们是否在转向这个“LLM作为管线”的方法？将玩家意图转换为严格的数据库事务似乎比抵抗提示漂移要好得多，但这显然需要在先built一个传统模拟引擎。