智能体技术与游戏引擎的结合，赛博小镇包含以下核心功能：
（1）智能 NPC 对话系统：玩家可以与 NPC 进行自然语言对话，NPC 会根据自己的角色设定和记忆做出回应。
（2）记忆系统：NPC 拥有短期记忆和长期记忆，能够记住与玩家的互动历史。
（3）好感度系统：NPC 对玩家的态度会随着互动而变化，从陌生到熟悉，从友好到亲密。
（4）游戏化交互：玩家可以在 2D 像素风格的办公室场景中自由移动，与不同的 NPC 互动。
（5）实时日志系统：所有对话和互动都会被记录，方便调试和分析。
传统游戏中的 NPC 通常只能说固定的台词，或者通过预设的对话树进行有限的互动。即使是最复杂的 RPG 游戏，NPC 的对话也是由编剧事先写好的。这种方式虽然可控，但缺乏真正的"智能"和"生命力"。
想象一下，如果游戏中的 NPC 能够理解你说的任何话，不再局限于预设的选项，你可以用自然语言与 NPC 交流。NPC 会记得你上次说了什么，你们的关系如何，甚至你的喜好。每个 NPC 都有自己的职业、性格和说话风格。NPC 对你的态度会随着互动而变化，从陌生人到朋友，甚至挚友。
这就是 AI 技术为游戏带来的新可能。通过将大语言模型与游戏引擎结合，我们可以创造出真正"活着"的 NPC。这不仅仅是一个技术演示，更是对未来游戏形态的探索。在教育游戏中，NPC 可以扮演历史人物、科学家，与学生进行互动式教学。在虚拟办公室中，NPC 可以扮演同事、导师，提供帮助和建议。NPC 还可以作为陪伴者，与用户进行情感交流，应用于心理健康领域。当然，最直接的应用就是为传统游戏增加 AI NPC，提升玩家体验。
赛博小镇采用游戏引擎+后端服务的分离架构，分为四个层次，如下图所示。
图 1 赛博小镇技术架构
前端层使用 Godot 4.6 游戏引擎，负责游戏渲染、玩家控制、NPC 显示和对话 UI。Godot 是一个开源的 2D/3D 游戏引擎，非常适合快速开发像素风格的游戏。后端层使用 FastAPI 框架，负责 API 路由、NPC 状态管理、对话处理和日志记录。FastAPI 是一个现代化的 Python Web 框架，性能优秀且易于开发。智能体层使用开源的 HelloAgents 框架，负责 NPC 智能、记忆管理和好感度计算。每个 NPC 都是一个 SimpleAgent 实例，拥有独立的记忆和状态。外部服务层提供 LLM 能力、向量存储和数据持久化，包括 LLM API、Qdrant 向量数据库和 SQLite 关系数据库。
数据流转过程如下图所示：
图 2 数据流转过程
玩家在 Godot 中按 E 键与 NPC 互动，Godot 通过 HTTP API 发送对话请求到 FastAPI 后端。后端调用 HelloAgents 的 SimpleAgent 处理对话，Agent 从记忆系统中检索相关历史，然后调用 LLM 生成回复。后端更新 NPC 状态和好感度，记录日志到控制台和文件，最后返回回复给 Godot 前端。Godot 显示 NPC 回复并更新 UI，完成一次完整的交互循环。
项目的结构如下:
Helloagents-AI-Town/
├── helloagents-ai-town/ # Godot游戏项目
│ ├── project.godot # Godot项目配置
│ ├── scenes/ # 游戏场景
│ │ ├── main.tscn # 主场景(办公室)
│ │ ├── player.tscn # 玩家角色
│ │ ├── npc.tscn # NPC角色
│ │ └── dialogue_ui.tscn # 对话UI
│ ├── scripts/ # GDScript脚本
│ │ ├── main.gd # 主场景逻辑
│ │ ├── player.gd # 玩家控制
│ │ ├── npc.gd # NPC行为
│ │ ├── dialogue_ui.gd # 对话UI逻辑
│ │ ├── api_client.gd # API客户端
│ │ └── config.gd # 配置管理
│ └── assets/ # 游戏资源
│ ├── characters/ # 角色精灵图
│ ├── interiors/ # 室内场景
│ ├── ui/ # UI素材
│ └── audio/ # 音效音乐
│
└── backend/ # Python后端
├── main.py # FastAPI主程序
├── agents.py # NPC Agent系统
├── relationship_manager.py # 好感度管理
├── state_manager.py # 状态管理
├── logger.py # 日志系统
├── config.py # 配置管理
├── models.py # 数据模型
├── requirements.txt # Python依赖
└── .env # 环境变量
详细的架构设计和项目代码将在后续的补充中介绍。
游戏启动后，你会看到一个像素风格的 Datawhale 办公室场景，美术等相关资源包是从Datawhale获取的，如下图所示。
图 3 赛博小镇游戏场景
使用 WASD 键移动玩家角色，走到 NPC 附近时，屏幕上会显示"按 E 键交互"的提示。按下 E 键后，会弹出对话框，你可以输入任何想说的话，如图所示。
图 4 与 NPC 对话界面
NPC 会根据自己的角色设定(Python 工程师、产品经理、UI 设计师)和你们的互动历史做出回应。随着对话的进行，NPC 对你的好感度会逐渐提升，从"陌生"到"熟悉"，再到"友好"、"亲密"甚至"挚友"。
好感度系统在后端实现，每次对话都会根据玩家的消息内容和情感分析来调整好感度值。虽然前端游戏界面中没有直接显示好感度数值，但所有的好感度变化都会被详细记录在后端日志中。你可以在backend/logs/dialogue_YYYY-MM-DD.log文件中查看每次对话的好感度变化。日志文件会记录每次对话的详细信息，包括：当前好感度值、检索到的相关记忆、NPC 的回复、好感度变化量(+2.0、+3.0 等)、变化原因(友好问候、正常交流等)以及情感分析结果(positive、neutral 等)。这种设计让开发者可以清晰地追踪 NPC 与玩家的关系发展，也为后续在前端添加好感度 UI 提供了数据基础。
在本项目中，我们完成了一个完整的 AI 小镇项目——赛博小镇。这个项目将 HelloAgents 框架与 Godot 游戏引擎结合，创造出了一个充满生命力的虚拟世界。
整个项目的技术栈如下图所示：
图 5 赛博小镇技术栈
赛博小镇展示了 AI 技术在游戏中的巨大潜力。传统游戏中的 NPC 受限于预设的对话树和脚本，而 AI NPC 可以理解和生成自然语言，与玩家进行真正的对话。这不仅提升了游戏的沉浸感，也为游戏设计带来了新的可能性。
但 AI NPC 也面临一些挑战。首先是成本问题，每次对话都需要调用 LLM API，这会产生一定的费用。对于大型多人在线游戏，这个成本可能会很高。其次是延迟问题，LLM 的推理需要时间，如果网络延迟较高，玩家可能需要等待几秒才能看到 NPC 的回复。最后是内容控制问题，LLM 生成的内容可能不完全可控，需要设计好的提示词和内容过滤机制。
尽管有这些挑战，AI NPC 的未来仍然充满希望。随着 LLM 技术的发展，推理速度会越来越快，成本会越来越低。本地化的小型 LLM 也在快速发展，未来可能可以在玩家的设备上直接运行，完全不需要网络请求。AI 技术与游戏的结合，将为玩家带来前所未有的体验。