林一二2025年01月09日 00:01
技术实现
考虑在国外市场发行，结合 Web3 技术提高盈利能力。
用户端运行
- 本地运行：游戏 AI 脚本主要在用户侧运行，提高运行效率和玩家的操控自由性，并节省服务器成本。由于客户端不需要运行物理规则，所以占用也比较小。
- 用 Tauri 等技术，实现多端运行，只要能跑 TS/Lua/Python 解释器即可
- 也支持直接用 GraphQL RPC 接入，让任何 AI 智能体都能参与进来，作为游乐场
- 服务器限流：大部分操作会进行节流（有冷却时间），各种操作又归为几个大类，频繁的同类请求会被直接丢弃。
- 限流是动态的，很多玩法和限流量有关
- 服务器更新状态：服务器定义物理规则，限制所有状态更新需要符合物理规则
- 由于是静态实现不支持脚本化，所以执行效率非常高
- 中心化解决冲突，例如两人对砍谁先死就是服务端按操作接收顺序确定；类似交易所实时接受请求，而客户端就是各个量化交易员，有更快的网络连接是一种优势
- UE专用服务器：播放特效、角色动作、受击特效伤害数字等由服务端返回给客户端播放，客户端只能知道这些结果，不过基本的角色移动等可以在客户端进行预测
- 游戏循环：游戏服务器同时运行所有玩家的代码，并解决冲突，运行从开始到结束为一个游戏循环。等最慢的代码结束运行后再开始新的游戏循环。
- 房间分配：UE服务器支持《堡垒之夜》这样100人左右的最佳，需要对大地图分块，并在块内人数过多时类似《EVE》时间膨胀减慢速度，但块外仍可以往块内施法
反作弊
- 客户端可以随意计算，并调用命令式接口（例如按下上方向键。不提供直接传送到某个点这样的声明式接口）
- 提供的 SDK 会通过 await 异步操作来等待操作冷却
- 也考虑用 zk 提交结果：通过零知识证明（zk）的方式提交物理规则模拟结果，在客户端也能确保数据的安全和可靠性。
- 通过 o1js 执行和周围环境的交互结果，难点是解决和其它玩家操作的冲突
- 由于zk不便限制CPU用量，也可以对各api添加硬编码的消耗，类似EVM上每个操作码的消耗，从而限制每个循环内的总消耗量。
- 由于计算实际上在玩家电脑上进行，这个只是作为平衡性限制，玩家可以在每个游戏循环内提交更多操作，但只有在消耗完毕前的操作被接收
- RPG部分后期实现客户端预测，一开始可以纯服务端计算，限制只能走格子，走慢点但是补间动画做好
- 可交易物品的获取需要事先抵押或充值，从而拉高开小号刷资源的成本
身份
- 另开身份服务器
AI逻辑
- 具体任务：使用UE的行为树、分层状态机等实现基本的生理需求类AI和战斗AI的参考实现，其使用的API会提供给脚本
- 任务调度：使用UE的插件的效用AI
- 任务是可以排列成树状的，称为意义之塔，根节点（如吃饱穿暖）效用最大，满足后，才会执行子节点
- 本质上是行为树，总是先执行根节点，「满足」方法返回 true 后考虑执行子节点，否则执行节点的「执行」方法
- 树中同级的子节点按父节点定义的顺序执行，可以是从左到右也可以是随机执行
- 节点可以有「判断」方法，决定是进执行还是跳到下个节点
- 同优先级的节点产生一个意义之塔的生成树，在意义之塔中联通的节点在生成树中也联通
- 例如和战斗优先级P0，就会产生一个只有两个节点的树，角色优先做这两件事，忽视别的事情
- 生理限制强制为P0，例如累极了不论如何都会晕倒
- 玩家或语言模型可以自行为任何节点增加新的子节点，或替换现有节点为自定义节点。
- 语言模型对角色自身的修改可以视为角色的成长进化。
- 节点上可以挂载记录，保留最近的相关事件，供 AI 决策和聊天使用
- 美术效果上，代码生成最初呈现一堆乱码，随着语言模型生成，这些乱码会逐渐被规整的代码和空行替换，仿佛在随机的书籍中找到了所需的内容。
NPC
- AI主城中有大量的 NPC，平时为防卡顿不模拟它们，或在单独的服务器中粗粒度地模拟它们的交互，游戏进程中只输出最终的模拟结果，作为与他们交流时的背景信息