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（来源：机器之心Pro）

编辑：+0、陈陈

剧本杀大家都玩过吗？这是一种经典的桌上角色扮演游戏（TTRPG）， 游戏中的核心人物是游戏主持人（GM）， 相当于整个世界的“导演 + 编剧 + 旁白”，负责掌控游戏环境，讲述故事背景，并扮演所有非玩家角色（NPC）。

现在，想象一下，如果我们用一个强大的生成式 AI 来担任这个 GM 的角色，同时，桌子旁的“玩家”也换成一群各具头脑的 AI，这会创造出一个怎样的世界？

这能实现以下应用：

美剧《西部世界》， 未来的西部主题虚拟世界里，所有角色均是 AI 。

然而，这三种需求（科学性、戏剧性、公平性）差异巨大，甚至相互冲突。如何用一个统一的框架来满足所有需求？

来自 Google DeepMind 和多伦多大学的研究人员从 TTRPG 和现代游戏引擎中获取灵感，提出了他们的解决方案：一个名为Concordia的软件库 。

传统上，游戏环境的逻辑是写死的程序。这里的主张是，不应该用一个硬编码的程序来充当 GM，而应该把 GM 本身也设计成一个可配置的、由 AI 驱动的智能体。

Concordia 的设计精髓，源自现代游戏引擎的“实体-组件Entity-Component）架构 。在这个架构里，无论是 AI 玩家还是 AI 游戏主持人（GM），都只是一个基础的“实体”容器 。它们具体拥有什么能力（比如记忆、目标或社交规则）则由一个个可插拔的“组件”来决定 。

这种方式巧妙地将“工程师”和“设计师”的角色分开：工程师负责创造功能强大的组件，而设计师则可以像搭乐高一样，自由组合这些组件来快速构建和测试各种复杂场景，整个过程几乎无需编写底层代码 。

实体、组件、引擎和游戏设计

实体 - 组件架构模式作为现代游戏开发的基石，为构建多角色生成式 AI 系统提供了强大而灵活的基础。

该框架采用组合而非继承机制，实体不再受限于僵化的类结构，而是携带唯一标识符的轻量级独立对象。实体的行为与属性完全由挂载的组件决定（即：实体本质是带有名称的组件容器）。引擎通过调用 observe、act 等函数处理实体，这些函数由实体所挂载的组件具体实现。

组件通过结合 Python 代码与 LLM 调用来实现，这种方式能提供最大的灵活性与表现力。当设计师掌握特定功能的编码方法时，可以自主实现；与此同时，同一环境中的其他功能可以通过让 GM 叙事型 LLM 来完成。这两种实现方式通常共存于同一环境中 —— 开发者既可以让 GM 根据 LLM 的自由发挥来创造内容，也可以严格限制其行为，使其完全遵循预设的硬编码规则，或采用介于二者之间的任何约束程度。

实体主要支持两种调用方式：observeact

调用 observe 时，会触发所有组件的 preobserve 和 postobserve 函数，对每个实体的观察数据进行处理。调用 act 时，每个组件会扮演上下文和行动两种角色之一。

在实际开发 Concordia 组件时，开发者通常需要实现 preobserve、postobserve、preact 和 postact 四类方法中的部分或全部。常见做法是仅实现观察类方法或行动类方法，同一组件中同时实现两类方法的情况较为罕见。这种组件化模块设计允许通过自由组合不同组件，快速创建功能各异的实体 —— 这与传统面向对象编程形成鲜明对比：后者在创建行为略有差异的新角色类型时，往往会导致复杂脆弱的继承链结构。

对于生成式 AI 智能体而言，这种架构优势尤为显著。一个智能体的思维可由多个组件构成：存储过往经历的 Memory 组件、调用大语言模型生成目标的 Planning 组件，以及表征世界认知的 Beliefs 组件。同理，一个组织实体可由代表其部门、政策及内部沟通结构的组件组合而成。只需配置不同的组件组合，就能为不同智能体赋予差异化的认知架构。

这一架构模式的灵活性同样体现在 Concordia 框架中的 GM 系统上。GM 本身也是一个实体，与玩家实体（角色）一样可通过组件进行定制。这种设计使得 GM 的职能和逻辑能够根据多智能体系统的具体需求灵活调整 —— 无论是执行严格的评估协议、引导叙事发展，还是维护因果一致性。

此外，Concordia 框架还通过多种游戏引擎模式支持不同的交互动态。

游戏 / 模拟设计目标的全景图分析

根据 Edwards（他是桌游角色扮演游戏理论的重要人物）的定义 ，TTRPG 可以分为：（1）游戏型（Gamist），GM 需设计难度适中的挑战以维持乐趣。（2）叙事型（Narrativist），GM 需灵活调整剧情以回应玩家的创作输入。（3）模拟型（Simulationist），玩家希望沉浸在一个逻辑自洽的虚拟世界中。

本文认为将使用多角色生成式 AI 的动机分为以下几种类型是有帮助的：（1）评估型（Evaluationist），对应 Edwards 理论中的游戏型；（2）戏剧型（Dramatist），对于 Edwards 理论中的叙事型；（3）模拟型（Simulationist），Edwards 同名分类。

生成式 AI 还有一个第四种动机，那就是创建合成训练数据的目标。

评估型的观点

游戏型玩家通常会寻求公平的竞争机会，并希望通过战略胜利来取得优势，而评估型用户则将多角色系统视为评估和比较的框架。

对于评估型用户来说，主要目标非常明确：确定哪些 AI 系统在指定维度和上下文中表现更好。这需要提供一个公平的竞争环境，并具有明确的成功指标。

评估型系统通常具有以下特点：

戏剧型视角

与评估型用户不同，戏剧型（Dramatist）用户主要将多角色生成式 AI 系统视为叙事引擎。

对于具有戏剧型的目标用户来说，核心关注点不是基准测试性能，而是通过多个 AI 角色的互动生成引人入胜的叙事。

从设计师的角度来看，针对戏剧型目标构建的系统将优先考虑叙事一致性、情感共鸣和动态人物发展，而不是标准化的评估。

主要关注以下特点：

在接下来的章节中，论文还讨论了模拟型视角、合成数据等方面的研究，感兴趣的读者，可以参考原论文，了解更多内容。

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