Web3游戏的现状
随着更新且更有针对性的叙述的出现，Web3 游戏作为一个行业已经让位于主要市场和公共市场叙述的次要地位。根据德尔福2024年游戏行业报告，Web3游戏在一级市场累计融资金额不足10亿美元。这不一定是坏事，它只是表明泡沫已经消退，当前的资本可能可以兼容更高质量的游戏。下图是一个明显的指标：
整个2024年，随着《Fableborn》等优质新游戏的出现，Ronin等游戏生态的用户数量大幅增长，几乎可以与Axie在2021年的辉煌岁月相媲美。
游戏生态系统（L1、L2、RaaS）正变得越来越像 Web3 的 Steam。他们控制生态系统内的分布。这也成为游戏开发商在这些生态系统中开发游戏的动力，因为这可以帮助他们获得玩家。根据他们之前的报告，Web3游戏的用户获取成本比Web2游戏高出大约70%。
玩家粘性
留住玩家与吸引他们同样重要，甚至更重要。尽管缺乏Web3游戏玩家留存率的数据，但玩家留存率与“心流”（匈牙利心理学家Mihaly Csikszentmihalyi创造的术语）的概念密切相关。
“心流状态”是玩家在挑战和技能水平之间达到完美平衡的心理概念。这就像“进入状态”——时间似乎过得很快，你完全沉浸在游戏中。
由于以下机制，持续创造心流状态的游戏往往具有更高的保留率：
#advancedesign
早期游戏：通过简单的挑战来建立信心
游戏中期：难度逐渐增加
游戏后期：复杂的挑战，掌握游戏
随着玩家技能的提高，这种精细的难度调整可以让他们保持自己的节奏
#参与循环
短期：即时反馈（击杀、得分、奖励）
中期：关卡完成、日常任务
长期：角色发展、排名
这些嵌套循环在不同的时间范围内保持玩家的兴趣
#破坏心流状态的因素有：
1. 难度/复杂度设置不当：这可能是由于游戏设计不佳，甚至可能是由于玩家数量不足导致匹配不平衡
2.目标不明确：游戏设计因素
3.反馈延迟：由于游戏设计和技术问题
4. 侵入式货币化：游戏设计+产品
5. 技术问题/滞后
游戏与人工智能的共生
AI代理可以帮助玩家达到这种心流状态。在讨论如何实现这个目标之前，我们先了解一下什么样的代理适合在游戏领域使用：
LLM和强化学习
游戏AI的关键是：速度和规模。当在游戏中使用 LLM 驱动的代理时，每个决策都需要调用一个巨大的语言模型。这就像每一步之前都有一个中间人。中间人很聪明，但等待他的回应让一切变得缓慢而痛苦。现在想象一下对游戏中的数百个角色执行此操作。不仅速度慢，而且价格昂贵。这也是我们在游戏中还没有看到大规模LLM代理的主要原因。迄今为止我们见过的最大的实验是在 Minecraft 上开发的 1000 名特工文明。如果你在不同的地图上有 100,000 个并发代理，这将是非常昂贵的。玩家还将受到流量中断的影响，因为每个新代理的添加都会导致延迟。这破坏了流动状态。
强化学习（RL）是一种不同的方法。我们认为这就像训练舞者，而不是通过耳机向彼此提供一步一步的指示。通过强化学习，你需要尽早花时间教 AI 如何“跳舞”以及如何应对游戏中的不同情况。一旦经过训练，AI就会自然流动，在几毫秒内做出决策，无需向上请求。您可以让数百个经过训练的代理在您的游戏中运行，每个代理都能够根据他们所看到和听到的内容做出独立决策。他们不像法学硕士代理人那样善于表达或灵活，但他们做事快速高效。
当你需要这些智能体一起工作时，强化学习的真正魔力就出现了。当 LLM 代理需要长时间的“对话”来协调时，RL 代理可以在训练中建立一种隐含的融洽关系——就像一支足球队一起训练了几个月。他们学会预测彼此的动作并自然地协调。虽然这并不完美，有时他们会犯法学硕士不会犯的错误，但他们可以以法学硕士无法比拟的规模运作。对于游戏应用程序来说，这种权衡总是有意义的。
特工和 NPC
特工作为 NPC 将解决当今许多游戏面临的第一个核心问题：玩家移动性。 P2E 是第一个利用加密经济学解决玩家流动性问题的实验，我们都知道结果如何。
预先训练的代理有两个目的：
虽然这看起来很明显，但构建起来却很困难。独立游戏和早期Web3游戏没有足够的财力聘请人工智能团队，这为任何以RL为核心的代理框架服务提供商提供了机会。
游戏可以在试玩和测试期间与这些服务提供商合作，为游戏发布时的玩家流动性奠定基础。
这样，游戏开发者就可以专注于游戏机制，让他们的游戏变得更有趣。尽管我们喜欢将代币集成到游戏中，但游戏就是游戏，游戏应该很有趣。
代理球员
英雄联盟是世界上玩得最多的游戏之一，它有一个黑市，玩家可以用最好的属性训练自己的角色，而游戏却禁止他们这样做。
这有助于将游戏角色和属性形成为 NFT 的基础，从而创造一个实现这一目标的市场。
如果出现一个新的“玩家”子集来充当这些人工智能代理的教练怎么办？玩家可以指导这些人工智能代理并以不同的形式将其货币化，例如赢得比赛，也可以充当电子竞技玩家或热衷游戏玩家的“训练伙伴”。
虚拟宇宙回归？
元宇宙的早期版本可能只是创建了一个替代现实而不是理想现实，因此没有达到目标。人工智能代理帮助元宇宙的居民创造一个理想的世界——一个逃避的地方。
在我看来，这就是基于法学硕士的代理可以派上用场的地方。也许有人可以用经过预先训练的代理来填充他们的世界，这些代理是领域专家，可以就他们喜欢的事情进行对话。如果我创建一个经过 1000 小时埃隆·马斯克采访训练的代理，并且用户想要在他们的世界中使用该代理的实例，那么我可以获得奖励。这创造了新的经济。
有了像 Nifty Island 这样的虚拟宇宙游戏，这可以成为现实。
在《Today: The Game》中，团队创建了一个名为“Limbo”的基于 LLM 的 AI 代理（它发布了一个投机代币），其愿景是在我们观看 24×7 直播的同时，多个代理在世界上自主交互。
加密货币如何融入其中？
加密货币可以通过不同的方式帮助解决这些问题：
有一个团队在做所有这些事情甚至更多：ARC Agents。他们正在解决上述所有问题。
他们拥有ARC SDK，允许游戏开发者根据游戏参数创建类人人工智能代理。通过非常简单的集成，它可以解决玩家的移动性问题，清理游戏数据并将其转化为见解，并通过调整难度级别帮助玩家保持流畅。为此，他们使用了强化学习（Reinforcement Learning）技术。
他们最初开发了一款名为 AI Arena 的游戏，基本上可以在其中训练 AI 角色进行战斗。这帮助他们形成了基线学习模型，该模型构成了 ARC SDK 的基础。这会创建一个类似 DePIN 的飞轮：
所有这一切都与其生态系统代币 $NRN 协调。 Chain of Thought 团队在他们关于 ARC 代理的文章中很好地解释了这一点：
像《Bounty》这样的游戏正在采取代理优先的方法，在狂野的西部世界中从头开始构建代理。
结论
人工智能代理、游戏设计和加密技术的融合不仅仅是另一种技术趋势，它还有可能解决困扰独立游戏的各种问题。人工智能代理在游戏中的伟大之处在于，它们增强了游戏的乐趣——良好的竞争、丰富的互动以及让你回味更多的挑战。随着 ARC 代理等框架的成熟以及更多游戏集成 AI 代理，我们可能会看到全新的游戏体验出现。想象一个充满活力的世界，不是因为其中有其他玩家，而是因为其中的代理能够与社区一起学习和发展。
我们正在从“边玩边赚钱”的时代转向一个更激动人心的时代：游戏既真正有趣，又可以无限扩展。对于专注于这一领域的开发商、参与者和投资者来说，未来几年将是令人兴奋的。 2025 年及以后的游戏不仅在技术上更加先进，而且从根本上讲，它们将比我们以前见过的任何游戏都更具吸引力、吸引力和活力。