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作者｜Sid@IOSG
Web3游戲的現(xiàn)狀
隨著更新穎更具注意力的敘事方式的出現(xiàn)，Web3游戲作為一個(gè)行業(yè)在一級和公開市場的敘事都退居其次。根據(jù)Delphi 2024年關(guān)于游戲產(chǎn)業(yè)的報(bào)告，Web3游戲在一級市場的累計(jì)融資額不足10億美元。這并不一定是壞事，這恰恰表明泡沫已經(jīng)消退，現(xiàn)在的資本可能正在向更高質(zhì)量的游戲兼容。下圖就是一個(gè)明顯的指標(biāo)：
玩家粘性
留住玩家與吸引玩家同樣重要，甚至更重要。雖然缺乏Web3游戲玩家留存率的數(shù)據(jù)，但玩家留存率與“Flow”的概念（匈牙利心理學(xué)家MihalyCsikszentmihalyi 提出的術(shù)語）密切相關(guān)。
“流狀態(tài)”是一種心理學(xué)概念，在這種狀態(tài)下，玩家在挑戰(zhàn)和技能水平之間達(dá)到了完美的平衡。這就像“進(jìn)入狀態(tài)”——時(shí)間似乎過得飛快，你完全沉浸在游戲中。
游戲與AI的共生
AIagents可以幫助玩家獲得這種流狀態(tài)。在探討如何實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)之前，讓我們先來了解一下什么樣的代理適合運(yùn)用到游戲領(lǐng)域：
LLM與強(qiáng)化學(xué)習(xí)
代理和NPC
游戲AI的關(guān)鍵在于：速度和規(guī)模。在游戲中使用LLM驅(qū)動的代理時(shí)，每個(gè)決策都需要調(diào)用一個(gè)龐大的語言模型。這就好比在邁出每一步之前都要有一個(gè)中間人。中間人很聰明，但等待他的回應(yīng)會讓一切變得緩慢痛苦，F(xiàn)在想象一下，在游戲中為數(shù)百個(gè)角色做這樣的工作，不僅速度慢，而且成本很高。這就是我們尚未在游戲中看到大規(guī)模LLM代理的主要原因。我們目前看到的最大實(shí)驗(yàn)是在Minecraft上開發(fā)的1000個(gè)代理的文明。如果在不同的地圖上有10萬個(gè)并發(fā)代理，這將會非常昂貴。由于每添加一個(gè)新代理都會導(dǎo)致延遲，玩家也會受到流量中斷的影響。這就破壞了流狀態(tài)。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）是一種不同的方式。我們把它想象成訓(xùn)練一個(gè)舞者，而不是通過耳麥給對方手把手的指導(dǎo)。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，你需要在前期花時(shí)間教AI如何“跳舞”，以及如何應(yīng)對游戲中的不同情況。一旦訓(xùn)練有素，AI就會自然流暢，在幾毫秒內(nèi)做出決定，而無需向上請求。你可以讓數(shù)百個(gè)這樣訓(xùn)練有素的代理在你的游戲中運(yùn)行，每個(gè)代理都能根據(jù)自己的所見所聞獨(dú)立做出決定。他們不像LLM代理那樣能說會道或靈活機(jī)動，但他們做事快速高效。
當(dāng)你需要這些代理協(xié)同工作時(shí)，RL的真正魔力就顯現(xiàn)出來了。LLM代理需要冗長的“對話”來協(xié)調(diào)，而RL代理則可以在訓(xùn)練中形成一種隱性的默契——就像一支一起訓(xùn)練了數(shù)月的橄欖球隊(duì)。他們學(xué)會預(yù)測對方的動作，自然而然地進(jìn)行協(xié)調(diào)。當(dāng)這并不完美，有時(shí)它們會犯一些LLM不會犯的錯(cuò)誤，但它們可以在LLM無法比擬的規(guī)模上運(yùn)作。對于游戲應(yīng)用來說，這種權(quán)衡總是有意義的。
Crypto如何與之融合？
Crypto可以通過不同方式幫助解決這些問題：
玩家貢獻(xiàn)自己的游戲數(shù)據(jù)，以改進(jìn)模型，獲得更好的體驗(yàn)，并因此獲得獎(jiǎng)勵(lì)
協(xié)調(diào)角色設(shè)計(jì)師、訓(xùn)練師等多方利益相關(guān)者，創(chuàng)建最好的游戲內(nèi)代理
創(chuàng)建一個(gè)擁有游戲內(nèi)代理所有權(quán)的市場，并將其貨幣化
有一個(gè)團(tuán)隊(duì)正在做這些事情，而且做得更多：ARCAgents。他們正在解決上面提到的所有問題。
他們擁有ARCSDK，允許游戲開發(fā)人員根據(jù)游戲參數(shù)創(chuàng)建類似人類的人工智能代理。通過非常簡單的集成，它就能解決玩家流動性問題，清理游戲數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)化為見解，還能通過調(diào)整難度級別幫助玩家在游戲中保持流狀態(tài)。為此，他們使用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning）技術(shù)。
他們最初開發(fā)了一款名為“AI競技場”（AIArena）的游戲，在這款游戲中，基本上是在訓(xùn)練你的AI角色進(jìn)行戰(zhàn)斗。這幫助他們形成了一個(gè)基準(zhǔn)學(xué)習(xí)模型，該模型構(gòu)成了ARCSDK的基礎(chǔ)。這就形成了某種類似DePIN的飛輪：
結(jié)語
AIagents、游戲設(shè)計(jì)和Crypto的融合不僅僅是另一種技術(shù)趨勢，它還有可能解決困擾獨(dú)立游戲的各種問題。AIagents在游戲領(lǐng)域的妙處在于，它們增強(qiáng)了游戲的樂趣所在——良好的競爭、豐富的互動，以及讓人流連忘返的挑戰(zhàn)。隨著ARC代理等框架的成熟和更多游戲集成AIagents，我們很可能會看到全新的游戲體驗(yàn)出現(xiàn)。想象一下，世界之所以充滿活力，并不是因?yàn)槔锩嬗衅渌婕，而是因(yàn)槔锩娴拇砟軌蚺c社區(qū)一起學(xué)習(xí)和進(jìn)化。
我們正在從一個(gè)“play-to-earn”轉(zhuǎn)向一個(gè)更令人興奮的時(shí)代：既富含真正的樂趣，又可無限擴(kuò)展的游戲。對于關(guān)注這一領(lǐng)域的開發(fā)者、玩家和投資者來說，未來幾年將非常精彩。2025年及以后的游戲不僅在技術(shù)上更加先進(jìn)，而且從根本上講，它們將比我們以前看到的任何游戲都更吸引人、更易參與、更有生命力。
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