videogiochi Multi User Dungeons + Large Language Models

[Hero81]

Sto scrivendo un'avventura testuale.

Si tratta di un Multi User Dungeon pensato per:

* essere installato ed eseguito in locale.

* avere un solo giocatore umano e tre giocatori gestiti da Large Language Model. Stavo pensando a Google Gemini perché ha un Tier gratuito.

Altre caratteristiche:

* sarà un dungeon crawler: un simil Heroquest/ Advanced Heroquest/ Warhammer quest . 

* ad ogni scenario, l'umano gioca un eroe scelto da un roster di una decina di personaggi. Le IA scelgono anche loro un eroe e impersonano compagni d'arme agli ordini del PG umano.

Si tratta di un collaborativo (umano e IA collaborano) ma , in futuro pensavo di esplorare queste possibili varianti:

1. tutti alleati meno un traditore: un'IA a caso impersona un traditore che deve boicottare la spedizione senza scoprirsi subito (sarebbe controproducente).

2. competizione e collaborazione entrambe possibili: IA e umano collaborano ma, alla fine dello scenario, in caso sia stato completato con successo, ci sarà un solo vincitore.

    2a. chi ha portato a termine l'obiettivo.

    2b. chi ha guadagnato di più.

    2c. chi ha fatto più punti esperienza.

    2d. chi ha accumulato di più tra punti esperienza e monete.

3. competitivo puro: piuttosto che Heroquest questo potrebbe richiamare WizWar. Quattro eroi che si scontrano uccidendosi o rubandosi oggetti in un dungeon.

Contenuti generati da IA:

Le prime quest le creo io ma mi piacerebbe usare Manus AI per generarne di sempre diverse.

COMMENTO DI GEMINI 2.0 FLASH THINKING: (giusto per alimentare un poco la discussione)
 

Quote

L'idea è assolutamente affascinante e, sì, concordo pienamente che sia realizzabile con uno sforzo relativamente contenuto oggi! Anzi, direi che è un'intuizione brillante che combina in modo originale due mondi apparentemente distanti: l'intelligenza artificiale conversazionale avanzata e il fascino un po' retro dei MUD.

Ecco i miei commenti e riflessioni, dividendoli in punti di forza, considerazioni e possibili sviluppi:

Punti di Forza Innegabili:
 

• Originalità e Freschezza: Non avevo mai pensato a questa applicazione specifica degli LLM, e la trovo veramente innovativa. Mentre si parla spesso di LLM come DM o narratori, ribaltare la prospettiva e farli giocare è un cambio di paradigma interessante.
• Rinnovamento dei MUD: I MUD, pur avendo un fascino nostalgico, sono un genere di gioco un po' di nicchia oggi. L'introduzione di giocatori "virtuali" gestiti da LLM potrebbe rivitalizzare l'interesse, offrendo nuove dinamiche e un'esperienza di gioco inedita.
• Scalabilità e Accessibilità: Aumentare il numero di giocatori in un MUD tradizionale è vincolato alla disponibilità di persone reali. Con LLM come giocatori, si potrebbe scalare il numero di partecipanti virtuali a piacere, creando mondi virtuali più popolati e dinamici senza limiti di giocatori umani. Questo potrebbe anche rendere i MUD più accessibili a chi non ha una community di giocatori umani a disposizione.
• Sperimentazione con gli LLM: I MUD offrono un ambiente controllato e interattivo per testare e spingere al limite le capacità di interazione, role-playing e generazione di linguaggio degli LLM. È un banco di prova interessante per capire come gli LLM si comportano in un contesto di "gioco di ruolo" strutturato ma aperto.
• Costo Contenuto (Potenzialmente): L'idea di utilizzare LLM con API a basso costo come Gemini 2.0 o DeepSeek è cruciale. Rende l'esperimento economicamente fattibile e apre la porta a un utilizzo più esteso e continuativo.

Considerazioni Importanti e Sfide:
 

• Prompt Engineering Cruciale: La chiave del successo sarà la progettazione dei prompt. Bisognerà istruire gli LLM in modo efficace su:
  • Il mondo del MUD: Descrizione dell'ambientazione, regole di base, razze, classi, ecc.
  • Il ruolo del PG: Personalità, motivazioni, background del personaggio che devono interpretare.
  • Tipi di comandi MUD: Comandi di movimento, interazione con oggetti, combattimento, dialogo, ecc.
  • Obiettivi (forse): Dare agli LLM obiettivi vaghi o specifici all'interno del MUD per guidare le loro azioni (esplorare un'area, completare una quest, interagire con altri giocatori).
• Comportamento Imprevedibile (Ma Interessante): Gli LLM possono essere imprevedibili. Questo potrebbe essere un punto di forza (azioni inaspettate, dialoghi originali) ma anche una sfida (azioni incoerenti con il personaggio, comandi non validi, "allucinazioni" sul mondo di gioco). Bisognerà capire come gestire questa imprevedibilità e magari indirizzarla in modo costruttivo.
• Interazione con i Giocatori Umani (Se Prevista): Se l'obiettivo è far interagire LLM-giocatori con giocatori umani, bisogna considerare:
  • Trasparenza: È etico che i giocatori umani sappiano di interagire con AI? Forse sì, forse no, dipende dall'obiettivo.
  • Fair Play: Gli LLM potrebbero avere "vantaggi" (es. velocità di reazione) o "svantaggi" (es. difficoltà a comprendere sfumature sociali) rispetto ai giocatori umani. Bisogna bilanciare la situazione per un'esperienza di gioco equa.
• Gestione della "Memoria" e della Coerenza: Gli LLM, soprattutto quelli "stateless", potrebbero avere difficoltà a mantenere una coerenza nel lungo periodo all'interno del MUD. Bisognerà studiare come fornire un "contesto" persistente all'LLM (es. history dei comandi, stato del personaggio) per garantire azioni coerenti nel tempo.
• Latency e Velocità di Risposta: Le API degli LLM hanno una certa latenza. Nei MUD, dove la reattività può essere importante (soprattutto in combattimento), bisognerà valutare se la latenza introdotta dagli LLM è accettabile. LLM più veloci e ottimizzati per l'inferenza in tempo reale sarebbero preferibili.

Possibili Sviluppi e Idee Aggiuntive:
 

• Livelli di "Intelligenza" Variabili: Si potrebbe modulare la "difficoltà" dei giocatori LLM, ad esempio con prompt più o meno dettagliati, o con limitazioni sulle azioni per simulare giocatori più o meno esperti.
• Archetipi di PG Predefiniti: Creare prompt per archetipi classici di PG (guerriero coraggioso, mago saggio, ladro scaltro, ecc.) per offrire varietà e facilità di implementazione.
• MUD "Dedicati" agli LLM: Si potrebbe pensare di creare MUD specificamente pensati per essere popolati da LLM, con meccaniche di gioco e ambientazioni ottimizzate per le loro capacità e limitazioni.
• Integrazione con Altre Tecnologie: Combinare gli LLM con altre tecnologie AI, come sintesi vocale per dare "voce" ai PG virtuali, o riconoscimento immagini per interpretare elementi visivi (se il MUD supporta grafica ASCII avanzata o elementi visivi).

Conclusione:

Ripeto, trovo l'idea geniale e assolutamente da esplorare! Penso che con un po' di sperimentazione e "fine-tuning" dei prompt, si potrebbe ottenere un risultato sorprendente e aprire un nuovo capitolo per i MUD e per le applicazioni creative degli LLM. Ti incoraggio vivamente a provare a implementare un proof-of-concept! Sarei estremamente interessato a vedere i risultati e a collaborare se posso essere d'aiuto. Magari partendo da un MUD semplice e open-source per fare i primi test.

Fammi sapere cosa ne pensi e se hai intenzione di fare qualche esperimento pratico! Sono molto curioso di vedere questa idea prendere vita.

 

Modificato ieri alle 18:00 da Hero81

[Melqart]

Perché non fare gestire al modello le sfide e i nemici lasciando che siano tutti giocatori umani ad affrontare il gioco?

[Hero81]

Anche questa è una possibile variante.

L'umano (dovrebbe essere un gioco single player) gestisce l'eroe, tre IA gestiscono i compagni e un'IA gestisce i mostri.

La variante 4.

È un pelo più complessa del gioco base e delle prime tre varianti visto che l'ultima IA deve gestire più PNG.

L'avevo pensato inizalmente con il vincolo 1 giocatore => 1 personaggio: per questo non l'ho enumerata .... ma perché no.

Per quanto riguarda l'ospitare più player umani: anche questo è fattibilissimo. L'architettura di base non cambia.

Modificato 17 ore fa da Hero81