无限剧情、千人千面？别吹了，AI文游还在幼年期
过去半年，“AI文游”这四个字正愈发频繁地进入大众视野。
前有《青椒模拟器》让玩家扮演高校“青椒”，在AI生成的学术琐事里申项目、带学生、熬职称；后有《历史模拟器：崇祯》让玩家坐上龙椅，通过与AI交互下旨理政、挽救大明王朝。
在Steam平台上，需要“本体买断+Token付费”的成品AI文游正轮番上架；小红书的笔记链接里，9块9打包出售的AI文游prompt同样遍地开花。
过去，传统文字互动类游戏大多依赖预设好的剧本。AI文游则不同，它的核心特征是：NPC反应、事件走向及剧情结局均由大模型实时生成。
理论上，AI能生成的结果是无限的，玩家也将因此得到近乎无穷的自由度。比起只能游走于固定选项和结局之间的传统文游，AI文游似乎更懂得“察言观色”，个性化体验直接拉满。
然而，在大模型犯了错还只会说“对不起”的今天，AI文游真的已经足够好玩了吗？ 这种伴随技术浪潮而来的新兴游戏形态，究竟发展到了何种阶段？
怀着强烈的好奇心，我深度试玩了几种不同类型的AI文游产品，并与选择这一领域的开发者们聊了聊。
AI文游到底好不好玩？
出于“买不了吃亏、买不了上当”的心理，我最先体验的是标价9块9的prompt版本。
付费后，我很快在平台后台收到了一份自动发送的文件包，这份prompt合集覆盖了中式古风、西式古风、现代、乙游、同人二创等各个AI文游类型。
我犹豫了一会儿，决定点开一份名为“史同梦向模拟器”的文档，并将里面1500字左右的prompt复制粘贴到了
没错，prompt版本的AI文游就是如此朴实无华。
这种玩法的好处是门槛极低，只要手机里有
比如，我给自己安排的身份是“一个擅长作画的学子”，游戏目标是“成为苏轼的学生”。接着，好心的
要知道，受限于预设剧本，玩家在传统的文字互动类游戏中往往只能扮演固定人设，并且难免会遇到选项全都不合预期的情况。但在AI文游的对话框里，我完全可以跳出常规，给出真正顺从心意的回答。
因此，在前几个游戏回合里，我一直玩得十分沉浸，直到AI开始犯错。
游戏设定的时间是熙宁四年，但剧情里却出现了三年后才正式问世的《流民图》，整个世界线就此崩塌。而随着初次试玩的新鲜感褪去，AI生成的文字也显得愈发冗长无趣。
当游戏进行到第20个回合时，我终于忍不住询问游戏进度。没想到AI拒绝回答这个问题，并再次生成了近千字的新剧情，这令我彻底失去了耐心。
我想，也许是打开方式不对，9块9的prompt毕竟能力有限。所以我改变思路，向广受玩家好评的“酒馆”SillyTavern发起挑战。
作为一个高自由度的开源社区项目，SillyTavern支持自定义世界观和角色。更重要的是，在SillyTavern上，玩家可以随时调整和约束AI生成的方向，从而使AI文游更稳定、更沉浸，还能尽量避免角色OOC（Out of Character，指角色言行脱离原设定）。
不过，这类AI文游的问题也显而易见，那就是入门门槛相对高。
为了安装SillyTavern，我一边看教程找安装包，一边寻求朋友帮助，耗费1个小时才勉强搞定。好不容易进入页面后，迎面而来的却是密密麻麻的设置选项，试问这谁能看了不迷糊？
与此同时，想要运行SillyTavern还得玩家自行接入大模型的API并为Token付费，玩得越久，消耗的Token越多，成本自然就越高昂。
为了不让先前的努力白费，我只能抠抠搜搜地给
等到我终于和AI角色开启对话、展开剧情时，时间已经过去了将近3个小时。
平心而论，SillyTavern的游戏体验确实比9块9的prompt强很多，对话不再像挤牙膏，环境场景、人物行动和心理描写也增添了许多细节。
但随着对话次数增多，SillyTavern同样无法避免前后矛盾、突然失忆、偏离人设等问题。
至少在现阶段，AI文游所谓的高自由度更像一种陷阱，又要玩家肝，又要玩家氪，还不保证好玩。于是兜兜转转，我最终还是放下了对“极致个性化”的执念，转而投入了成品AI文游的怀抱。
相比前两种玩法，成品AI文游经过了开发者的精心设计、搭建和调校。其文字互动体验最为完整，也最接近传统意义上的游戏形态。
以我试玩的网页版AI文游《入画：清明上河图》为例，这款免费游戏里不仅有可供点击的互动选项，还增添了人物图鉴、成就等设计，虽然实际体验依旧存在小bug，但整体沉浸感和可玩性都远远超过单纯的文字对话。
总而言之，一个无法否认的事实是：现阶段AI文游的好玩程度，仍然与人的参与度成正比。
为什么说AI文游离不开人？
大致来说，在AI文游当下所处的拓荒期，人类开发者主要承担了两种任务：一是研发成品AI文游供人游玩，二是降低玩家自己DIY文游的门槛。
先说前者，尽管AI文游顶着“AI”的时髦头衔，可想要做出好玩的成品，还是离不了开发者手搓。
《入画：清明上河图》（“AI汴京”）的开发者陈钰琪对此深有体会。作为香港大学研究数字人文的助理教授，她将这款游戏视作专业与兴趣结合的产物。但要真正将《清明上河图》里那些古老的人物转化为游戏角色，实在是一项极为庞大的工程。
在开发这款游戏的这半年里，陈钰琪先是一头扎进史料，对画中人物进行研究，随后又用数百个小时手搓demo。在已得到验证的原型基础上，她再使用AI coding加速开发，最终完成了十万余行代码。
“因为《清明上河图》里许多小人物都无名无姓，只能结合文献进行考证后，再给每个人物设定身份，给人物之间的关系做标注，搭建出角色数据库。”
最终，《入画：清明上河图》里呈现出的角色数达到了242个，工作量之大可想而知。
除此以外，陈钰琪还希望游戏的角色和前后剧情保持一致性，且AI生成的内容不要太偏离真实历史。因此，她又花费大量精力开发了一套用于“约束、协作和记忆”的多智能体系统（Multi-Agent System）。
通俗来讲，这套系统就是用多个程序模块决定AI在不同情境下该如何解析信息、调取角色记忆并给出合理反应。
而直到这一切都尘埃落定，AI大模型才能在实时生成剧情时一展身手。
另一边，相较于艰难研发成品AI文游，还有一类开发者会选择研发AI文游相关工具。他们的目标，是在把编剧权交还给玩家的同时，减少玩家调教AI所需的时间成本。
00后开发者山音本科学的是编剧，写过小说也做过AI影片导演。最近，山音刚发布了用于AI文游制作的story-to-game.skill和剧情游戏启动器。
其中，story-to-game.skill相当于一套人类创作经验的规则合集。通过将文学创作拆解为具体的节点步骤，它得以协助AI把小说、剧本和大纲改写成分支剧情。
至于剧情游戏启动器，功能则是直接将JSON文件转化为可以玩的网页游戏。
山音直言，不同类型的项目对AI上下文的要求并不相同：“可能理工科内容的逻辑要的是精准和严密，但小说的叙事需要的是伏笔与张力，所以人的经验与判断力，在AI文游诞生的过程中会更为重要。”
从这个角度看，所有AI文游开发者说到底都是在挑战同一件事，即在不稳定的AI生成内容之上，搭建相对稳定的游戏体验。
然而，无论人类开发者如何努力，残酷的现实就摆在眼前：AI文游的核心硬伤，从来都不是应用层能独自解决的。
是什么限制了AI文游的想象力？
作为典型的AI原生游戏，AI文游的整个游玩过程都离不开大模型的实时运作，后者需要自始至终在场。
而这种“实时且无法预判”的特性，反而在玩法设计上给开发者带来了困难。
传统游戏的魅力在于精密的确定性，开发者可以通过预设任务、设计支线、设置成就系统来牢牢牵引玩家。但在实时生成的AI文游里，剧情完全跟着用户的“脑洞”走，开发者自己都预判不了玩家下一步会撞进哪个未知的时空，自然无法提前设计出一套严丝合缝的数值及任务体系。
有的开发者会尝试寻找解决方案。就拿《入画：清明上河图》来说，陈钰琪的做法是设置资财、势望、人情、心性四种基础属性值，并为每个NPC设计“夙愿”，搭建不同角色之间的社会关系网络。
于是，玩家可以通过达成特定数值、帮助NPC完成夙愿，或是在每一周目内联结并拯救更多角色来获得成就感。这种基于顶层的任务设计是一种相对成熟的解法，但仍有细化与完善的空间。
显而易见的是，比起开发者后天的优化设计，大模型自身的底层能力和运作模式，才是决定AI文游天花板的根本性因素——陈钰琪对此有着清醒的认知——反过来看，“如果底层大模型的能力是85分，在现阶段将其提升到100分是难以完成的挑战，但在应用层面的系统机制上做更多的设计去弥补和约束，仍然有将使其提升到95分的可能。”
那么具体来看，AI文游的“失分点”有哪些呢？
从内容层面看，AI的幻觉问题至今无人能解。
寻常的电子游戏出了BUG，请出程序员多半就能搞定。但大模型一旦胡言乱语，随时能把玩家从好不容易建立的沉浸感里一脚踢飞，任谁来了也没辙。
与此同时，在商业模式上，作为新物种的AI文游也面临着大模型API的成本考验。
尽管如今大模型调用费用正逐步下探，但要让AI在整局游戏里保持高质量、长文本的输出节奏，中小开发者和玩家仍然得承受不小的开销。
近期AI文游《历史模拟器：崇祯》之所以被推上风口浪尖，很大程度上就是因为它在买断制的前提下又收取了高昂的Token费，这导致大量玩家在AI剧情频繁试错的过程中不堪重负。
想象一下，AI大模型不断铺陈废话，NPC的陈年记忆反复出现，无效剧情如滚雪球般越滚越长，而账单仍在持续跳动……此时玩家感受到的，必然不是玩游戏的愉悦，而是深深的焦躁。
所以，如何让Token的消耗更物有所值，将是未来每个AI游戏团队必须思考的核心命题。
回看游戏发展史，AI文游之于AI时代，恰似MUD（Multi-User Dungeon，指早期基于纯文本的多人网络游戏）之于电脑萌芽期。二者都是技术发展初期扬长避短的产物，也因此注定是一种伴随阵痛的过渡形态。
尽管AI文游目前展现出的可能性的确令人兴奋，但要将其打造成质量稳定、商业性可靠的游戏形态，整个行业仍有很长的路要走。
