iOSG｜Sự hội tụ của trò chơi, tác nhân AI và tiền điện tử

Tác giả｜Sid @IOSG

Thực trạng trò chơi Web3

Khi các câu chuyện mới hơn và thu hút sự chú ý hơn xuất hiện, trò chơi Web3 với tư cách là một ngành đã lùi bước so với các câu chuyện trên thị trường sơ cấp và đại chúng. Theo báo cáo năm 2024 của Delphi về ngành công nghiệp trò chơi, số tiền tài trợ tích lũy cho trò chơi Web3 trên thị trường sơ cấp là dưới 1 tỷ USD. Đây không hẳn là điều xấu, nó chỉ cho thấy bong bóng đã lắng xuống và nguồn vốn hiện tại có thể tương thích với những game chất lượng cao hơn. Hình ảnh bên dưới là một chỉ báo rõ ràng:

Trong suốt năm 2024, các hệ sinh thái trò chơi như Ronin sẽ chứng kiến ​​sự gia tăng đáng kể về số lượng người dùng và gần như sẽ cạnh tranh với Axie vào năm 2021 nhờ sự xuất hiện của các trò chơi mới chất lượng cao như Fableborn thời kỳ huy hoàng.

Các hệ sinh thái trò chơi (L1, L2, RaaS) ngày càng trở nên giống Steam của Web3. Chúng kiểm soát việc phân phối trong hệ sinh thái. Điều này cũng trở thành động lực để các nhà phát triển trò chơi phát triển trò chơi trong các hệ sinh thái này vì điều này có thể giúp họ thu hút người chơi . Theo báo cáo trước đây của họ, chi phí chuyển đổi người dùng cho trò chơi Web3 cao hơn khoảng 70% so với trò chơi Web2.

Độ gắn bó của người chơi

Giữ chân người chơi cũng giống như thu hút Người chơi quan trọng, thậm chí còn quan trọng hơn. Mặc dù thiếu dữ liệu về tỷ lệ giữ chân người chơi trong trò chơi Web3, nhưng tỷ lệ giữ chân người chơi có liên quan chặt chẽ đến khái niệm "Dòng chảy" (thuật ngữ do nhà tâm lý học người Hungary Mihaly Csikszentmihalyi  đặt ra).

"Trạng thái dòng chảy" là một khái niệm tâm lý trong đó người chơi đạt được sự cân bằng hoàn hảo giữa thử thách và cấp độ kỹ năng. Nó giống như "đi vào khu vực" - thời gian dường như trôi qua và bạn hoàn toàn đắm chìm trong trò chơi.

Những trò chơi liên tục tạo trạng thái dòng chảy có xu hướng có tỷ lệ giữ chân cao hơn do các cơ chế như:

# Nâng cao Thiết kế

Trò chơi đầu: thử thách đơn giản, xây dựng sự tự tin

Trò chơi giữa: tăng dần độ khó

Trò chơi sau: các thử thách phức tạp, làm chủ trò chơi

Khi kỹ năng của người chơi được cải thiện, việc điều chỉnh độ khó chi tiết này cho phép họ ở lại theo tốc độ của riêng bạn

#Vòng tham gia

Ngắn hạn: phản hồi ngay lập tức (tiêu diệt, điểm, phần thưởng)

Trung hạn: hoàn thành cấp độ, nhiệm vụ hàng ngày

Dài hạn: phát triển nhân cách, xếp hạng

Dài hạn: phát triển tính cách, xếp hạng

p>

Các vòng lặp lồng nhau này duy trì sự quan tâm của người chơi trong các khung thời gian khác nhau

#Sự phá hủy trạng thái luồng Các yếu tố là:

1. Cài đặt độ khó/độ phức tạp không phù hợp: Điều này có thể là do thiết kế trò chơi kém hoặc thậm chí có thể là do số lượng người chơi phù hợp. mất cân bằng do nội dung không đầy đủ

2. Mục tiêu không rõ ràng: yếu tố thiết kế trò chơi

3. Phản hồi chậm trễ: thiết kế trò chơi và các vấn đề kỹ thuật

">4. Kiếm tiền xâm nhập: Thiết kế trò chơi + Sản phẩm

5. Vấn đề kỹ thuật/Độ trễ

Sự cộng sinh giữa trò chơi và AI

Tác nhân AI có thể giúp người chơi đạt được trạng thái dòng chảy này. Trước khi thảo luận về cách đạt được mục tiêu này, trước tiên chúng ta hãy hiểu loại tác nhân nào phù hợp để ứng dụng trong lĩnh vực trò chơi:

LLM và học tăng cường< /strong>

Đặc vụ và NPC

Chìa khóa của trò chơi AI là: tốc độ và quy mô . Khi sử dụng các tác nhân do LLM điều khiển trong trò chơi, mọi quyết định đều yêu cầu phải gọi một mô hình ngôn ngữ lớn. Giống như có người trung gian trước mỗi bước. Người trung gian rất thông minh, nhưng việc chờ đợi phản hồi của anh ta khiến mọi thứ trở nên chậm chạp và đau đớn. Bây giờ hãy tưởng tượng việc làm này cho hàng trăm nhân vật trong một trò chơi không chỉ chậm mà còn tốn kém. Đây là lý do chính khiến chúng tôi chưa thấy các đại lý LLM quy mô lớn trong trò chơi. Thử nghiệm lớn nhất mà chúng tôi từng thấy cho đến nay là nền văn minh 1000 đặc vụ được phát triển trên Minecraft. Nếu bạn có 100.000 đại lý đồng thời trên các bản đồ khác nhau thì điều này sẽ rất tốn kém. Người chơi cũng bị ảnh hưởng bởi tình trạng gián đoạn giao thông vì mỗi tác nhân mới được thêm vào đều gây ra tình trạng lag. Điều này phá hủy trạng thái dòng chảy.

Học tăng cường (RL) là một cách tiếp cận khác. Chúng tôi coi việc này giống như việc đào tạo một vũ công thay vì hướng dẫn cho nhau từng bước qua tai nghe. Với học tăng cường, bạn cần dành thời gian trước để dạy AI cách “nhảy múa” và cách ứng phó với các tình huống khác nhau trong trò chơi. Sau khi được đào tạo, AI sẽ hoạt động một cách tự nhiên, đưa ra quyết định trong mili giây mà không cần yêu cầu lên trên. Bạn có thể có hàng trăm đặc vụ được đào tạo này chạy trong trò chơi của mình, mỗi đặc vụ có thể đưa ra quyết định độc lập dựa trên những gì họ thấy và nghe. Họ không ăn nói lưu loát hay linh hoạt như các đại lý LLM, nhưng họ làm mọi việc nhanh chóng và hiệu quả.

Điều kỳ diệu thực sự của RL xuất hiện khi bạn cần những tác nhân này làm việc cùng nhau. Khi các đại lý LLM yêu cầu những “cuộc trò chuyện” kéo dài để phối hợp, các đại lý RL có thể phát triển mối quan hệ ngầm trong quá trình đào tạo - giống như một đội bóng đã tập luyện cùng nhau trong nhiều tháng. Họ học cách dự đoán chuyển động của nhau và phối hợp một cách tự nhiên. Mặc dù điều này không hoàn hảo nhưng đôi khi họ mắc phải những sai lầm mà LLM không mắc phải, nhưng họ có thể hoạt động ở quy mô mà LLM không thể sánh được. Đối với các ứng dụng chơi game, sự đánh đổi này luôn có ý nghĩa.

LLM và Học tăng cường

Đại lý và NPC

Là một NPC các đặc vụ sẽ giải quyết vấn đề cốt lõi đầu tiên mà nhiều trò chơi hiện nay phải đối mặt: tính di động của người chơi. P2E là thử nghiệm đầu tiên sử dụng kinh tế học tiền điện tử để giải quyết các vấn đề về thanh khoản của người chơi và tất cả chúng ta đều biết nó diễn ra như thế nào.

Các tác nhân được đào tạo trước có hai chức năng:

• Tạo ra thế giới các trò chơi nhiều người chơi

• Duy trì mức độ khó của một nhóm người chơi trên thế giới, Đặt chúng ở trạng thái luồng

Mặc dù điều này có vẻ rất rõ ràng nhưng lại rất khó xây dựng. Trò chơi độc lập và trò chơi Web3 đời đầu không có đủ nguồn tài chính để thuê nhóm trí tuệ nhân tạo, điều này mang đến cơ hội cho bất kỳ nhà cung cấp dịch vụ khung đại lý nào lấy RL làm cốt lõi.

Trò chơi có thể hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ này trong quá trình dùng thử và thử nghiệm, đặt nền tảng cho khả năng di chuyển của người chơi khi trò chơi được phát hành.

Bằng cách này, nhà phát triển trò chơi có thể tập trung vào cơ chế trò chơi để làm cho trò chơi của họ trở nên thú vị hơn. Dù chúng tôi rất thích tích hợp mã thông báo vào trò chơi nhưng trò chơi vẫn là trò chơi và trò chơi phải thú vị.

Người chơi đặc vụ

Sự trở lại của Metaverse?

Liên minh huyền thoại, một trong những trò chơi được chơi nhiều nhất trên thế giới, có thị trường chợ đen nơi người chơi huấn luyện nhân vật của mình với những thuộc tính tốt nhất và trò chơi này cấm họ LÀM.

Điều này giúp hình thành các nhân vật và thuộc tính trong trò chơi làm cơ sở cho NFT, tạo ra thị trường cho phép điều này.

Điều gì sẽ xảy ra nếu một nhóm nhỏ "người chơi" mới trở thành huấn luyện viên cho các đặc vụ AI này? Người chơi có thể huấn luyện các đặc vụ AI này và kiếm tiền từ họ dưới nhiều hình thức khác nhau, chẳng hạn như chiến thắng các giải đấu, đồng thời cũng có thể đóng vai trò là “đối tác đào tạo” cho người chơi thể thao điện tử hoặc những game thủ đam mê.

LLM và học tập tăng cường

Sự trở lại của Metaverse?

Các phiên bản đầu tiên của Metaverse có thể chỉ đơn giản là tạo ra một thực tế thay thế chứ không phải là một thực tế lý tưởng, và do đó đã bỏ lỡ mục tiêu. Đặc vụ AI giúp cư dân Metaverse tạo ra một thế giới lý tưởng - và trốn thoát.

Theo ý kiến ​​của tôi, đây là lúc các proxy dựa trên LLM phát huy tác dụng. Có lẽ ai đó có thể đưa vào thế giới của họ những nhân viên được đào tạo trước là chuyên gia về miền và có thể tổ chức các cuộc trò chuyện về những điều họ thích. Nếu tôi tạo một đặc vụ được đào tạo dựa trên 1000 giờ phỏng vấn của Elon Musk và người dùng muốn sử dụng các phiên bản của đặc vụ đó trong thế giới của họ thì tôi có thể nhận được phần thưởng cho điều đó. Điều này tạo ra một nền kinh tế mới.

Với các trò chơi metaverse như Nifty Island, điều này có thể trở thành hiện thực.

Trong Today: The Game, nhóm đã tạo ra một tác nhân AI dựa trên LLM có tên là "Limbo" (phát hành một mã thông báo đầu cơ). nơi nhiều tác nhân tương tác tự động trong khi chúng tôi xem các luồng trực tiếp 24x7.

Tiền điện tử phù hợp với điều này như thế nào?

Tiền điện tử có thể giúp giải quyết những vấn đề này theo nhiều cách khác nhau:

• Người chơi đóng góp dữ liệu trò chơi của mình để cải thiện mô hình và có được trải nghiệm tốt hơn cũng như nhận phần thưởng cho dữ liệu đó

• Điều phối nhiều bên liên quan như nhà thiết kế nhân vật và người huấn luyện để tạo ra những đặc vụ tốt nhất trong trò chơi 

• Tạo thị trường cho Quyền sở hữu đại lý trong trò chơi và kiếm tiền từ nó

Có một nhóm đang thực hiện việc này và đang thực hiện Nhận thêm: Đại lý ARC. Họ đang giải quyết tất cả các vấn đề nêu trên.

Họ có SDK ARC, cho phép các nhà phát triển trò chơi tạo ra các tác nhân trí tuệ nhân tạo giống con người dựa trên các thông số của trò chơi. Với sự tích hợp rất đơn giản, nó giải quyết các vấn đề về di chuyển của người chơi, dọn dẹp và biến dữ liệu trò chơi thành thông tin chi tiết, đồng thời giúp người chơi theo kịp dòng chảy bằng cách điều chỉnh mức độ khó. Để làm được điều này, họ đã sử dụng công nghệ học tăng cường (Reinforcement Learning).

Ban đầu, họ phát triển một trò chơi có tên AI Arena, nơi họ huấn luyện cơ bản các nhân vật AI của bạn chiến đấu. Điều này đã giúp họ hình thành mô hình học tập cơ bản làm nền tảng cho ARC SDK. Điều này tạo thành một loại bánh đà tương tự như DePIN: 

< / p>

Tất cả những điều này được phối hợp với mã thông báo hệ sinh thái $NRN của họ. Nhóm Chuỗi suy nghĩ giải thích rõ điều này trong bài viết của họ về proxy ARC:

Các trò chơi như Bounty đang áp dụng cách tiếp cận ưu tiên tác nhân cách tiếp cận để xây dựng một đặc vụ từ đầu trong thế giới Miền Tây hoang dã.

Kết luận

Sự hội tụ của các tác nhân AI, thiết kế trò chơi và Tiền điện tử không chỉ là một xu hướng công nghệ khác; Giải quyết nhiều vấn đề khác nhau mà trò chơi indie bệnh dịch. Điều tuyệt vời về các tác nhân AI trong trò chơi là chúng nâng cao những điều khiến trò chơi trở nên thú vị—sự cạnh tranh tốt, tính tương tác phong phú và những thử thách khiến bạn quay trở lại để xem thêm. Khi các khuôn khổ như tác nhân ARC trưởng thành và ngày càng có nhiều trò chơi tích hợp tác nhân AI, chúng ta có thể sẽ thấy những trải nghiệm chơi trò chơi hoàn toàn mới xuất hiện. Hãy tưởng tượng một thế giới tồn tại không phải vì có những người chơi khác trong đó mà bởi vì các tác nhân trong đó có thể học hỏi và phát triển cùng cộng đồng.

Chúng tôi đang chuyển từ kỷ nguyên "chơi để kiếm tiền" sang kỷ nguyên thú vị hơn: những trò chơi vừa thực sự thú vị vừa có khả năng mở rộng vô hạn . Vài năm tới sẽ rất thú vị đối với các nhà phát triển, người chơi và nhà đầu tư tập trung vào không gian này. Các trò chơi từ năm 2025 trở đi sẽ không chỉ tiên tiến hơn về mặt công nghệ mà về cơ bản chúng còn hấp dẫn, hấp dẫn và sống động hơn bất kỳ trò chơi nào chúng ta từng thấy trước đây.