What We Talk About When We Talk About AI-Native Games

其实早在两个月前，我就写过一篇关于 AI Agent 与游戏的博客。不过当时更多是站在游戏研发的视角，主要考虑如何让 AI Agent 帮助我们更好地生产一款游戏，包括从研发到运营发行的整个流程。我在里面提到了一些观点，但那时我对游戏行业接触得还比较浅，有些想法来自行业报告以及我和一些游戏开发者的闲聊，所以现在看可能略显偏颇，还有些观点过于理想化（其实现在依旧理想化），很难落地。另外，我也挖了一个坑：那篇文章刻意略过了 AI 介入游戏体验和玩法的部分。今天也算是学得更多了，趁着有点外部压力，让我来把这个坑填上吧。

当我们谈起 AI Native Game

我也不知道 AI Native Game 这个概念是谁搞出来的，反正光看名字就大得可怕。我们可以先明确一下，这里的 AI 特指生成式人工智能模型（后文如无特殊说明也采用这一泛指）。以前大家做的强化学习智能体、有限状态机、行为树等技术都不属于这里的 AI，但这不意味着新的 AI Native Game 不需要它们。我们仍旧需要过去的所有技术，只是往里面加点新调料罢了，不过这料可能有点猛。

现在让我们看看怎么个 Native Game 法。考虑到我们仍处于早期阶段，不应过于激进，因此我在这里给出一个相对宽泛的定义：AI Native Game 是生成式人工智能成为核心玩法的一部分，或对核心玩法形成实质补充的游戏。 对于前者，剥离生成式人工智能以后，游戏世界将无法继续正常运转，或游戏的核心乐趣会随之消失；对于后者，AI 只是对现有核心玩法与体验的补充。想到这里，大家可能已经能冒出一些例子了：《星野》《猫箱》《Whispers From The Star》《B-Side: Olivia Lin》都属于前者；《蛋仔派对》《永劫无间》《绝地求生》的 AI 队友与《逆水寒》的门客则属于后者。这是一个粗浅的划分，不过你可以从中看出 AI 介入游戏的深浅。

我需要稍微展开一下，帮助读者更好地理解 AI Native Game。前面的例子其实有一个局限性：AI 的介入都局限于纯文本模态的生成（因为其他形式确实不好做），它们的动作与 TTS 本质上都是外挂在文本模态之外的，这可能会让读者误以为这就是一切。实际上，李飞飞团队研究的 3D 世界生成、Google DeepMind 的 Genie 3、Meshy 的 3D 模型生成，以及 gpt-image-2 的图片生成，都属于 AI 能力。未来，整个游戏世界都可以交给 AI 去生成，再根据用户反馈动态演化。但这太自由了。自由生成既昂贵又不可控，技术可以落地，却不一定能为玩家带来乐趣。在我看来，AI Native Game 需要将 AI 的生成约束在确定性的框架中。纯文本生成和少量图片生成仍会是主流，游戏仍旧由人开发，游戏仍旧是艺术。

AI 为游戏带来什么

现在我们已经大致定义了 AI Native Game，那么这一章要回答一个新问题：AI 能为游戏带来什么？或者换个角度说，我们为什么要把 AI 做进游戏，玩家为什么需要 AI？当我们构建一款所谓的 AI Native Game 时，这是首先要回答的问题。不要说这是老板的命令。你可以因为老板的命令去做一个功能、开发一款游戏，但玩家可不会因此去玩。希望每一个游戏开发者都想一下当年学过的 MDA 模型：AI 是 Game 的 M 和 D，但目的应该是 A，给玩家整点乐子。

玩家为什么会因为 AI 加入游戏而产生乐趣？在讨论这个问题之前，我想先给 AI 融入游戏的程度分个级。这套分级相当粗糙，偏 Demo 性质，很多差异也无法体现。不管怎么说，先尝试分一下。

第一层是 AI Chatbot，这是 AI 融入游戏的最初形态。它就是一个简单的聊天机器人，在绝大多数情况下被用于角色扮演：它有自己的人设，有时也会形成关于你的长期记忆，以便更好地扮演角色，但 Role-Playing 就是它能做的一切了。典型例子有《星野》、《猫箱》和 《SillyTavern》；如果你可以接受其中融入一些其他元素，那么《Whispers From The Star》和《B-Side: Olivia Lin》也算。Chatbot 给玩家带来的是情感陪伴，而现代社会的人确实有些缺乏这种陪伴。SLG 或 RTS 等游戏类型中一般会有引导玩家学习游戏玩法的 NPC，他们也可以接入 AI 来提供更好的引导，这与情感陪伴无关，不过也是 Chatbot 的范畴。

第二层我称为 AI NPC。相较于第一层的 Chatbot，这一层的 AI 要能理解世界、采取行动（包括说话和影响世界），还要能在这个世界里与玩家交互。能看出来，这一层我想聊的概念是世界。AI 不再寄身于一个个静态的虚拟空间和简单设定，而是位于玩家所在的游戏世界中，可以理解世界，也可以改变世界。《蛋仔派对》的蛋宝、《永劫无间》和 PUBG 的 AI 队友、《神探夏洛克》带来的 AI 探案，《逆水寒》的门客，《Fortnite》 的 UE 自定义 NPC，以及《遥远星系：建造师》的 AI 砍价，都可以归入这一层。NPC 可以理解你的自然语言，并做出行动反馈（影响环境，说话，表情与神态等）。AI NPC 实际上是在强化游戏原有玩法的体验，让玩家获得更高的自由度，比如用语音命令 AI 队友，或靠对话与行动层层瓦解对方的防备。玩家总希望游戏世界变得更真实，而 AI 可以帮助我们做到这一点。这一层是强化玩法，下一层则是制造新的玩法。

第三层可以叫作 AI World。这里我们仍旧强调世界，但重点不再是 NPC 对世界的感知与影响，而是世界本身。它应该是一个完全自由的开放世界，叙事与玩法自由，故事自然涌现。玩家不需要担心卡关，因为这里没有关卡。世界随玩家的行为演化，NPC 也会随着世界的变化调整决策。这才是一个世界。我们还很难看到这样的例子，或许《西部世界》和港科大的 Aivilization 都可以算作这类尝试，Voyage 和 AI Dungeon 则是同样的问题在文字冒险领域（桌游）的相关探索，DND 风格文字冒险算是比较低引擎成本的 AI World。玩家将在这个虚拟世界里体验现实中无法体验的人生，也就是 Role-Playing Game 最本质的乐趣。

作为 AI World 的题外话，我还想聊一聊游戏玩法的涌现性。在这里，我大致将其定义为：玩家在策划设计的游戏玩法框架内，基于玩法设计本身的自由度和个人创意，玩出一些超出策划预期、但乐趣十足的玩法。 最典型的作品应该是《塞尔达传说：旷野之息》和《塞尔达传说：王国之泪》。优秀的玩法策划提供的是可涌现的框架，而不是死板的玩法设计；框架内的涌现，是顶级玩法策划与程序实现共同作用的结果，但要找到涌现与流程之间的平衡非常困难。AI World 谈到的则是一个新的涌现层次：World、NPC 和剧情都成为可涌现的一部分。这远比玩法涌现更复杂，也更容易失控，却更值得研究与思考。

在本章里，我还想谈一个特殊的话题。可以把它理解为给上述分类打的一个小补丁：长期记忆、情感记忆与人格变化。游戏里的角色应该拥有这些吗？PUBG 的 AI 队友或许不需要长期记忆，它只需要按照你的决策执行；蛋宝需要长期记忆，因为它要为玩家提供陪伴，记住曾经的点滴；那如果《永劫无间》的 AI 队友也有长期记忆呢？它会记住你的游戏习惯并主动配合，这也是很好的设计。Chatbot 一定要有长期记忆，因为记忆是情感陪伴的核心。一个宏大史诗里的 NPC 是否应该记住你当年的所作所为，视你为新手村的英雄还是罪人？毫无疑问，记忆在这里是必需的，但也不能因为玩家杀了一只鸡，就让全村人围攻他。长期记忆、情感倾向和人格变化相互耦合，要让这些功能在一个世界里稳定地运转并不容易。选择游戏最需要、玩家最在意的，而不是全做，然后全错。

作为一个题外话，或许我们也要对玩家本身进行建模，思考其行为背后的人格与情感，然后让世界去理解这些情感，并让其中的 NPC 基于对玩家人格的理解和自身人格状态，做出更恰当的反应。人格会是开放世界游戏无法回避的部分。

请允许我在本章结尾再强调一次：AI NPC、Chatbot 和世界演化都不是目的，目的永远是让玩家获得 A（Aesthetics，审美体验）。技术应该创造游戏性，而不是绑架游戏设计。开发 AI Native Game 时请牢记这一点。痴迷于技术而忘了游戏本身，是技术出身的开发者常犯的错误。玩家如何与世界交互，如何理解这些交互产生的意义，并愿意为之持续投入，共同构成了游戏体验。AI Native Game 中的 AI 应当服务于游戏性，技术不能脱离其应用场景。

本节注：《遥远星系：建造师》虽然引入了一套 AI 方案，但其核心玩法仍然是跑商和建造。由于数值体系失衡，这套玩法的可玩性很差。这也回应了本文开头的观点：AI 只是调料。先确保你的菜不难吃，再来加调味料。

还是想要聊聊世界

OK，让我们继续畅想一下我最喜欢的这一层。

世界会记住玩家做过的事。你今天摧毁了这里的城墙，明天将会看到 AI 去重建它；到了下个月，你会听到吟游诗人唱起这座城池因为城墙毁坏而被敌国攻占的故事。世界因为你而改变，故事也因为你的干涉而改变，最后又随着风和 NPC 的讲述回到你这里。这是一个世界。

NPC 与 World 是构成一个完整可交互世界的组件。世界记录玩家做了什么和没做什么，它是不会说话的讲述者。玩家可能会在游玩几十个小时后回到这里，在一片残垣断壁中拼凑自己不在时发生的故事，然后为过去的所作所为而懊悔。NPC 是更加直白的讲述者，它拥有人格，也拥有对过去所发生之事的记忆。它可能不认识你，但会向你讲述那些过去的故事。世界会记住那些不属于任务反馈的行为，再把它们变成故事的一部分，由 NPC 或世界本身讲述。传统的行为树永远做不到这些。当你给世界留下痕迹，并看到这些痕迹获得反馈，世界会更加像一个世界，游戏也将拥有灵魂。

留白是一门艺术。世界需要留白，故事不一定是一段文本，或许只是一个刻痕、一块碎裂的玉佩、一把断剑、一处坟冢，或者一场雨。留白的故事往往比直给的故事更有感染力。NPC 也需要留白，它不必立刻给你反应。一段沉默、一个表情、几秒的犹豫，或者完全的忽视，都会让它更像人，但 LLM 出现之前的 NPC 技术很难做到这些。在 AI 原生游戏的设计哲学中，留白（Negative Space）会是一种高级且精妙的情感机制。“不回应”本身也是一种强有力的回应，也是一种更加真实的回应。

玩家的沉默和留白也是一种行动；无操作的信息量丝毫不低于操作本身。角色的离线位置、长时间的凝视、对特定物品的反复查看，都是可以被收集和分析的信号；世界可以据此思考并回应玩家，从而变得更加真实。沉默是强有力的表达。理解沉默，或许能将情感陪伴推向极致。

或许你正经历着现实世界的烦闷，打开游戏后什么也没做，只是坐在山巅看云卷云舒，然后便下线了。几日之后，当你再度打开游戏，一轮朝阳正在云海中升起，说书人递给你一壶酒，讲述你的好友过去几天经历的故事。这个 AI 不仅看到了你做了什么，也看到了你什么都没做。留白也是一种行为，这正是真实世界应有的反应。

我期待的 AI Native Game，最后可能不会有一个Big Change。它只是会记得。记得你救过谁，辜负过谁，记得那堵被你毁掉又重新修好的城墙，也记得你有一天上线后什么都没做，只在山顶坐了一会儿。等你离开，世界仍旧沿着这些痕迹慢慢往前走；等你回来，它不急着把一切写进任务日志，只把变化留在那里，等你自己发现。

当我们谈论 AI Native Game 的时候，我们谈论的或许就是这样一种可能：玩家像在一个真实世界一样经历一段自己的生活。AI 让角色能够记住，让世界能够回应，也让故事在玩家离开后继续发生。但什么值得记住，什么应该忘掉，怎样的回应才会带来乐趣，仍然要由游戏设计回答。模型也许能让世界动起来。玩家会不会愿意再次回来，最后还是要看它是不是一款好游戏。

ICML 2026 AI4Game and GDC 2026

没去成，不嘻嘻，这里没得写，空着了。