如何用Agent打造游戏Copilot?「永劫无间」手游AI队友的技术实现路径|活动预告

发布:2024-09-12 15:04:20
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作者:网易伏羲
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AI Agent 自诞生之初,大众就对把它应用在游戏领域充满了期待。随着 LLM 的不断发展,Agent 不管是在游戏设计、玩家体验,还是在 NPC 行为模拟等方面都展示了巨大的潜力。

游戏中有机器人队友可能并不新奇,但是过往的机器人也许总给人留下「智商不高」的印象,比如站在原地被人砍?招式木讷重复?听不懂指令?送人头……

如果你还有这种想法,那你可能真的 out 了。

《永劫无间》手游率先发布了全球首创的游戏 Copilot-多模态实时交互的语音 AI 队友。

传统的AI系统通常只能执行一些简单的任务,例如路径规划、目标锁定或基本的攻击防御操作,缺乏对复杂战局的理解和判断能力。

而《永劫无间》手游的 Copilot 通过先进的算法和深度学习技术,能够分析战局中的每一个细节。

从敌人的动向到队友的状态,再到地形和资源的分布,统统纳入考量范围。因此,Copilot 能够在瞬息万变的游戏环境中做出最优决策,为玩家提供精准的支持。

值得一提的是,语音 AI 队友不仅可以在战斗中自主跑图、战斗、听指令、报战况,而且无需语音唤醒,即可随时和玩家进行实时自由对话,给玩家带来极高的情绪价值,对于新手玩家,语音AI队友还能进行教学引导。

那么这些是怎么做到的呢?这就离不开最近很火的一个词 AI Agent。

在人工智能领域,Agent 指的是能够感知环境、做出决策并执行行动的系统,具备自主性、交互性、反应性和适应性等基本特征,能够在复杂多变的环境中独立完成任务。

它是怎么变成 AI 队友的呢?所依赖的技术基础是什么?

在讨论这个问题之前,可能需要先了解一下单一垂类游戏中的 AI 模型。它们是专门针对某一种游戏类型进行优化和训练的 AI 系统,这类模型通常能在特定领域表现出色,OpenAI Five 就是一个典型的例子。

与单一模态的模型相对应,还有多模态 AI 模型。这类模型不仅能处理单一类型的游戏任务,还能在多种游戏场景中表现出色。多模态 AI 模型结合了视觉、语音和行动等多种能力,使其在复杂的游戏环境中能够自主决策和执行任务。

在单一垂类和多模态 AI 模型的基础上,还有具备更高泛化能力的 AI 模型,它可以应对更加复杂的游戏场景。《永劫无间》手游中的 AI 队友正是在这种多模态、高泛化能力模型的基础上开发的。

这些模型具体是如何实现 AI 游戏队友的呢?其中又有哪些技术上的创新和思考呢?

网易伏羲语音技术负责人莫名受邀出席DataFunSummit2024: 生成式 AI 技术峰会的【AI Agent 落地实践】论坛,并将带来《实时语音交互的游戏队友- AI Agent创新应用》的主题分享。

本次分享将会为大家详细拆解AI实时语音交互的游戏队友背后的技术创新和技术实践,帮助大家掌握如何构建多模态AI队友,以及如何应用数据闭环提升智能体能力,希望能为大家带来启发。

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