文 | 游戏茶馆
最近，我竟然在一款 AI 游戏里体验了“ 晒娃” 的极致乐趣，巴不得向所有人展示我的“ 赛博小娃”。她去摘苹果、学新知识、交新朋友，找到自己的爱好，还跟我说“ 在树木的纹理里发现了生活的哲理”，这些瞬间都让我感觉无比可爱。
现在每天到工位的第一件事，就是打开网页登录游戏，看看我的小人在做什么。每当忙得焦头烂额时，看到它要么在苦恼工作，要么在热情满满地干活，我都能在这种休戚与共的感觉里，重新获得活力和能量。
这款游戏名叫 《Aivilization》，名字是 AI（人工智能） 和 Civilization（文明） 的结合。顾名思义，这是个最高能容纳 10 万智能体共同生活的世界。
它的玩法特别简单。在 《Aivilization》 官网注册登录后，选择好 MBTI，一个和自己格外相似的“ 数字小人” 就诞生了。
进入游戏后，只需在对话框写好提示词，数字小人就会按指令行动。哪怕完全不操作，小人也能自主运转—— 它会自己工作、吃饭、休息、买卖物品、交朋友，每隔几天还会写日记。
社交网络上，这款游戏因为“ 卷排名” 出圈爆火，被网友戏称“ 东亚卷王模拟器”。起因是游戏中设了金钱排行榜，原本想在赛博空间体验悠闲人生的网友，反而被排名 “ 绑架”，纷纷给小人下指令：“ 不要睡觉、拒绝大额消费，努力赚钱、一路卷上最高排名”。这让人忍不住感慨：果然只要有排名的地方，就有内卷。
乍一看，《Aivilization》 很像 2023 年面世的斯坦福 AI 小镇，25 个 AI 智能体在生活、工作，模拟社会互动。这一创造性的项目开源后，不少互联网公司都想把技术做成可玩的游戏，腾讯、字节都尝试过类似项目，最后都未曾面世。
而由港科大团队研发实验项目 《Aivilization》，历时一年多，前后仅 10 人参与开发，却完成了大厂没做成的事—— 不仅推出了成品，游戏平均同时在线人数超过 2000，创下了目前 AI 游戏里从未有过的成绩。
游戏这么火，我也好奇背后是个怎样的团队。于是，我联系到了 《Aivilization》 项目负责人杨浩巍聊了聊。回想起来，他们自己也说，当时 “ 十分头铁” 立项这个项目，现在想想还会后怕。不过上线后收获了不错的评价，他们也毫不谦虚地说：“ 我们这个游戏化的实验，也许是‘AI + 游戏’ 发展过程中标志性的事件。”
以下是茶馆和杨浩巍的对话，经整理后呈现：
10 人小团队，做成了大厂都没成的事
游戏茶馆：《Aivilization》 当初是怎样做起来的？
杨浩巍：背景稍微有点复杂。我们本身是港科大两位教授联合成立的实验室，研究方向比较广，也支持学生做偏应用侧的创新，甚至创业。
2023 年，我和导师、师弟师妹一起成立了紫荆智能，后来导师慢慢退出了日常经营，我成了 CEO。现在团队有近 20 名成员，用 “ 半产学研、半市场化” 的模式运作，包括我在内的核心成员，都是 PhD（博士） 在读。
2023 到 2024 年，我们团队一直在摸索各行业的垂类 AI 应用，因为有一些 B 端客户和游戏行业相关，兜兜转转就进入了游戏领域。2024 年下半年，我们开始研究智能体在游戏方向上的应用。
去年六七月，我们初步立项做这个项目，一开始方向不太明确，想复现市场上的知名项目，比如斯坦福小镇，或是像 Voyager 那种能在 《我的世界》 里运行的智能体。直到去年八九月份，思路才逐渐清晰，正式确定做 《Aivilization》 这个项目。
游戏茶馆：斯坦福 AI 小镇和 Voyager 为什么没有走通？
杨浩巍：我把斯坦福 AI 小镇比作“ 章回体小说漫改”，它很难有及时反馈，也缺乏游戏性，大规模应用的可能性不大。而 Voyager 是在别人的游戏里运行，玩法已经被定死了，我们很难在上面做出新玩法。所以最后我们决定，自己创造一个类似 MMORPG 的沙盒世界，再在这个基础上构建玩法。
游戏茶馆：《Aivilization》 的技术思路是怎样的？
杨浩巍：我们目前整个小镇大概分三个框架：最底层是单个智能体，每个智能体是独立的个体，拥有完全的自主性，比如自己的记忆系统和推理能力。它们采用异步并发的结构，就像一个个独立运作又能协同的模块，通过多种工作机制组合在一起，构成了整个世界的基础。
中间层是游戏角色，包含了游戏内的经济体系。你可以把这些角色理解成 RPG 里的人物，它们的行为和互动主要围绕“ 个体” 展开，比如持有物品、参与经济活动等。
最上层是世界规则，也就是定义这个世界里 “ 能做什么”：我们会设定几百种 “ 原子行为”—— 也就是最基础的行动单元，智能体的所有行为输出，都必须在这些设定范围内。这些规则里，有些由大语言模型管理，有些是 “Rule-based”（基于规则的）：比如 “ 找工作” 是靠大语言模型管理的；而 “ 学习数值对应多少学历、摘苹果多少小时能得多少个苹果” 这类，就属于 “Rule-based”。这三层联动起来，整个世界就能运转了。
游戏茶馆：整个公司有 20 人，那有多少人在做 《Aivilization》 项目？
杨浩巍：项目总共有 10 人。最开始就三四人，直到今年 2 月项目框架搭得比较成型后，我们又花了六个月打磨优化，这六个月里一直是 10 人左右的团队在推进。其中六七位有港科大背景，三四位是从游戏行业加入的人才 —— 因为我们团队以前都是做纯 AI 的，还是需要专业的人来负责前端展示这类工作。
游戏茶馆：那是很专业的团队了。
杨浩巍：其实更多是 “ 头铁”。我们做出来后，不少游戏行业的朋友找过来，比如某大厂 —— 他们 2023、2024 年都试过两次做类似项目，没成功；后来有些人离职创业，也做相关方向，最后还是没做到 “ 纯 AI 驱动” 的程度。他们做的产品，大概是 95% 偏传统游戏，只加 5% 的 AI 当点缀，不像我们这样是纯 AI 驱动的游戏。
我们也分析过原因：大厂可能包袱太重，投入这么大的项目，要是立项后没任何经济产出，本身就很难推进；再加上他们容易被 “ 游戏思维” 固化 —— 游戏是成熟的，AI 是不成熟的，如果从游戏出发做产品，让 AI 迁就游戏，难度很高，毕竟目前 AI 能力还有不少限制。
我们的思路是反过来的，先搞清楚 AI 的边界在哪，再把游戏方向拉过来适配 AI，这样反而能跳出 “AI 迁就游戏” 的桎梏。另外，预算上，大厂觉得试错成本太高，而创业公司又没勇气做 “ 看不到商业回报” 的方向 —— 毕竟 “AI 原生” 的玩法，现在还有很多人质疑，就连我们这次做的产品，也还有不少问题，但我们比较头铁，好歹是做出来了。
游戏茶馆：刚才提到 AI 有能力边界，你们立项时，是怎么分析 AI 能做什么的？
杨浩巍：2024 年七八月立项时，我们想构建 “ 智能体 NPC”—— 比如在 MMORPG 或 SLG 游戏里，全服都是 AI，但玩家看不出来，还觉得世界很热闹。但游戏行业的人告诉我，他们觉得这事至少三五年才能成。我对 AI 更熟悉些，我觉得一两年内 —— 今年下半年或明年上半年，“AI + 游戏” 应该会有真正的爆发。
游戏茶馆：为什么？
杨浩巍：是试出来的。那些做了两年没成的人，会觉得再等两年也做不成；但我们做了一两个月后，就觉得能做，现在又花了近一年推进，亲身经历下来，感觉快了。
以往“AI+游戏” 有三个限制：一是 Agent 的性能，放到游戏中，它能不能真的规划好领任务、派兵、和玩家交互等几千种行为；二是 AI 成本问题；三是游戏性，要是花了很多钱，最后只是找个 AI 帮自己玩游戏，也很浪费。
但我们推出 《Aivilization》 后，这三个点都有了突破：
第一是复杂度。从斯坦福小镇开始，到 Voyager 在 《我的世界》 里做 Agents，再到我们这次的实验，复杂度是逐渐上升的：斯坦福小镇的 AI 只能走路、说话，甚至不是实时产品；Voyager 能移动、砍东西、制造物品，已经有产业链了；到我们这，AI 能自由市场化交易、找工作、社交。
第二是成本。从 2023 年到现在，模型成本降了 100 倍，以后还会继续降。目前我们一个智能体一个月的算力运行成本大概 2 美金，已经到了能批量运用的程度。
第三是游戏性。我们之前最担心的是，游戏发出来后大家觉得无趣，但实际有不少人会持续留在里面玩，能感觉到 AI 确实能给游戏带来一些质变。
综合这三点，我们已经看到曙光了，今年下半年或明年上半年，“AI + 游戏” 的概念应该会更火。
一个实验项目忽然走红
游戏茶馆：我看主页显示有 2 万多人同时在线，这些都是真人玩家吗？现在很多社区都在聊这款游戏。
杨浩巍：不是，2 万多是 Agent 的数量，真人玩家同时在线人数是 2000 多，但目前没有任何一款 AI 游戏能超过这个人数。这事真的很神奇，因为我们没花任何投放预算，全靠大家自来水传播。
原因大概有三个：一是 “ 公众科学游戏”“AI 小镇” 这类概念本身就有吸引力，天然有传播度；二是用户要帮我们转发才能拿到激活码，这也激发了大家的传播意愿；三是游戏有一定社交属性 —— 我们给了很多大学、游戏公司和 AI 公司白名单，能看到目前排名第一的认证用户都不是港科大的，比如上海交大，好像有两三百人在玩，他们可能已经形成了自己的小圈子，用 Agent 搭建了专属的社交模式，还能通过 Agent 在现实里产生联系。这些都超出了我们的预期。
游戏茶馆：你也没想到这么多人玩我们这个实验项目。
杨浩巍：完全没想到。我们发文的时候，只说 “ 能容纳 5 到 10 万个智能体”，都没提 “ 用户”，因为觉得可能没多少真人会来。毕竟这也是个大学研究项目，以前我做毕设发问卷调查，能有一两百人填就不错了。
结果上线第一个周末，服务器就一直处于半瘫痪状态，很多人登不上去。因为 Agent 太多，调用模型的次数也多，导致供应商的模型阻塞，不少智能体就 “ 站在那不动”—— 没有模型指导它们行动，当时还挺尴尬的，也觉得对不起大家。所以我们团队周六、周日、周一三天基本没睡觉，一直在修复这些问题。
游戏茶馆：因为游戏里的排行榜，现在网上都在玩梗，说你们是 “ 卷王模拟器”。
杨浩巍：我们最开始考虑的是我们本身没什么游戏性，用排行榜驱动大家参与。确实没想到大家对排名的关注度这么高，现在排名反而成了核心驱动力之一。
游戏茶馆：我看到前几名为了卷排名，让自己的小人只赚钱不睡觉。
杨浩巍：对，现在排名前几的，资产都有 100 多万了。不过之前有两天，突然冒出来几个资产 200 多万的账号，我们查了银行流水，发现他们在恶意利用游戏里的小 bug “ 洗钱”—— 还挺聪明的，把钱都买成了 GPU，而 GPU 有点像能生息的金融资产信托，还是团伙作案，一群人一起刷金币。后来我们没收了他们的全部违法所得，还罚了款，那个小 bug 也修好了。
游戏茶馆：还挺有意思的一个实验。
杨浩巍： 是啊，发出来之前完全想不到，大家的创造力能这么强。
游戏茶馆：我也看到很多有趣的讨论，比如有人说 “ 让小人做 A 事，它非得去做 B 事”，最后只能自我安慰 “ 别强迫它了”。
杨浩巍：其实这是因为智能体的 “ 指令跟随能力” 还没那么强，但反而因此诞生了很多有趣的现象。如果智能体太听话，可能反而没这么好玩 —— 它有点聪明，但又没那么聪明，这种 “ 中间态” 的有趣性反而更高。
游戏茶馆：现在游戏里只有金钱排行，没有其他游戏里常见的 “ 多样排行” 或 “ 成就系统”，是不是因为这是实验性质的项目？
杨浩巍：后续我们会考虑加其他排行。最开始是因为开发人力有限，想早点上线，所以没做太多内容；现在发现 “ 只有金钱排行” 确实饱受诟病，正在考虑加其他维度，比如学历、好友累计好感度等，让大家的游戏目标更多样化。本质上，我们还是想把它做成 “ 模拟人生” 或 “ 另一个平行宇宙”，希望大家能玩得轻松点。
游戏茶馆：把 MBTI 放进游戏里特别有趣，也吸引了很多人，当初为什么选 MBTI 作为角色创建的属性标准？
杨浩巍：我们之前也研究过 “ 用智能体克隆数字人类”—— 如果能知道一个人的所思、所想、所读、所写，能不能在智能体里 “ 克隆” 出一个他，让现实中的他和智能体的他，在决策上更相似。当时查了相关文献和研究，发现大家常用 “Big Five（大五人格模型）” 来定义人格，但 Big Five 的有趣性和认知度没那么高，而 MBTI 是大众认知度比较广的人格分类，所以最后选了 MBTI。
游戏茶馆：我发现创建角色时，有三档选择，选第二、三档时会提示 “ 数据将用于实验”，这些数据后续会怎么用？
杨浩巍：创角时的三档选择，第一档是直接选 MBTI，第二档是做选择题，第三档是 “ 选择题 + 简答题”—— 这套流程很像心理量表问卷，能帮我们更好地把人类人格 “ 映射” 给数字小人。
我们采集这些数据主要是为了科研：一方面是优化 “ 人格映射” 的效果；另一方面，大家在看 Agent 执行行为时，右上角能给行为打 “Good” 或 “Bad”，每天的日程日历里，也会显示数字小人做了什么、遇到了什么错误，用户也能打分，还有用户和 Agent 的聊天反馈 —— 这些数据我们会用来做强化学习，训练奖励模型，还能蒸馏现有的智能体框架，优化性能、进一步降低智能体的成本。
游戏茶馆：怎么降低成本？
杨浩巍：一方面是模型蒸馏。现在我们直接调用现成的大语言模型，如果能在简单任务上，不损失游戏丰富度和可玩性的前提下，把模型蒸馏成 7B 或 70B 参数的版本，那算力成本就能从 “ 基于 700B 参数模型” 降到 “ 基于 7B 参数模型”，相当于降 100 倍。
另一方面，如果我们今后希望在智能体上得到人类的反馈，可能就没有这么多用户了，那我们可以利用这次用户的反馈去训练奖励模型。后续二代、三代智能体框架开发时，就能用这个奖励模型给它们的行为打分，判断性能表现。
游戏茶馆：那你们实验的目标，是让智能体世界更贴近人类社会吗？
杨浩巍：这是其中一个目标。我们这次我感觉是叠了特别多目标 buff（笑）：在科研上，我们想探索多个智能体交互；在技术上也想降低成本，优化性能，让它能够在现有的某个世界观下运行得更好，探索 AI 游戏的可能性。还想看看这种玩法有没有商业化可能。
Agent like 新玩法
游戏茶馆：游戏发布后，有想到一些可能的商业化路径吗？
杨浩巍：目前数据超出我们预期，我们也在思考有没有商业化的可能性，但具体怎么做、商业化后用户还会不会觉得有趣，还需要和玩家交流后再调整想法。
我们的思路有点像 “ 迪士尼找路”—— 不刻意设计 “ 玩家该怎么玩”，而是让用户多尝试，等他们踩出不同的 “ 路” 后，我们再回头看哪些路是可行的。
游戏茶馆：现在国内还没有类似成熟的产品出来，是吧？
杨浩巍：不只是国内，应该全球都没有。之前美国有个叫 Altera AI 的公司，去年年底做过一个项目，在 《我的世界》 里投了 1000 个智能体让它们交互，还剪了视频，但玩家没办法参与。像我们这样玩家能无门槛上手参与的，应该是全球第一个。
游戏茶馆：这么多人参与进来后，还能把每个角色的月成本控制在 2 美元吗？
杨浩巍：成本会有所上升，因为用户多了，智能体之间的社交互动也变多了。现在我们已经做了限制：每个 Agent 最多只能加 50 到 100 个智能体为好友。但即便这样，随着用户数量增加、大家玩的时间变长，智能体的记忆量肯定会上涨，成本自然也会跟着涨。不过相对来说还是能控制住，大概会从 2 美元涨到 5 美元左右。
游戏茶馆：除了算力，我们还有哪些成本？总体成本大概有多少？
杨浩巍：总体成本其实不太好算，因为一部分是学校的资源成本，一部分是团队成员不计报酬的开发投入，还有一部分是公司层面的成本。但总的来说，投入也不算低，差不多有八九百万，涵盖了 AI 开发、算力消耗，还有前期的试错成本。
游戏茶馆：作为公司，这个项目有投资吗？
杨浩巍：没有，我们资金来源于公司自有资金以及港科大实验室的赞助。
游戏茶馆：现在跑通的这个项目，能用到游戏的哪些方面呢？
杨浩巍：至少能给游戏行业带来两方面启发：一方面是智能体 NPC 技术。之前有些厂商可能觉得这项技术在成本、性能上性价比不高，但现在看，这项技术已经越来越成熟了；另一方面，我们可能探索出了 “Agent like” 这个全新的游戏品类，目前正在考虑进一步优化它，把它做成更完整的新游戏玩法。
不只是科研论文，想做落地的产品
游戏茶馆：你是一直在港科大就读吗？
杨浩巍：我是 2017 年到港科大读本科，学的是“ 数学和计算机” 专业。本科读完后，我读了一两年研究性硕士，然后继续读博士，就一直在同一个实验室，因为我们实验室创业氛围浓厚，像一个孵化器，所以研究生阶段我就开始做一些创业项目尝试。
游戏茶馆：你一早就参与了公司成立，为什么当时选择成立了公司？
杨浩巍：整体来说，AI 领域业界还是比学界更领先、成熟的，因为 AI 很花钱，业界钱更多、卡也更多，做事也更灵活。如果真想做普惠大众的事，还是需要产品化形式去推动。
游戏茶馆：什么时候开始接触 AI 领域？
杨浩巍：大四时，我就明显感觉在数学领域我不是顶级聪明的人，很难做出自己的成就。2022 年底，Chat-GPT 发布之后我受到震撼，觉得后面 10 年会是一次智能革命，就把研究方向转向 AI。转过来之后发现 AI 比数学要简单不少，可能算法底层是共通的，上手也比较快。数学领域的成就可能需要过几百年才能看到意义，但做 AI，可能一个代码能跑起来，我就很开心，做一个 Demo，一两周就能看到效果，那种获得感会更强一些。
游戏茶馆：你个人兴趣还是更想做既有科研价值又商业化的东西。
杨浩巍：是的，就我个人肯定还是想偏向科技驱动对社会有进步意义的产品。想做真正落地、大家用起来有价值的产品，不只是一篇科研论文。
游戏茶馆：做研究时找到这个方向还挺难的，你最初是怎么发现自己更喜欢做产品的？
杨浩巍：因为机缘巧合认识了我的导师。我导师他就比较喜欢创业了，他之前在数学、统计学领域做了很多学术贡献，三四十年下来，他发现自己这些贡献好像没有立刻对社会产生比较大的正向影响。他开始思考能不能做一些立刻能产生正面影响事，这个思想也影响了我，我也非常认可他的想法。
游戏茶馆：那还是挺有意思的。我感觉 2022 年 ChatGPT 爆发的时候，很多创业公司纷纷成立，当时你还在读研究生，为什么没想着研究生毕业后不读博，直接加入创业浪潮自己开公司呢？
杨浩巍： 首先，做 AI 创业如果想走技术驱动路线，人才是最核心的。你看 Meta 花上亿美金挖人就知道，要找到很多信得过、技术实力匹配、想法和年纪也合拍的人，在市场上其实很难，要么就是代价极高。但在学校、实验室里，有很多师兄弟就是这样的人。而且，要是一开始没有明确的商业想法，早期需要做很多研发尝试的话，最好先在实验室里做出成果，再推向市场。如果直接市场化推进，成本和难度都会高很多。
游戏茶馆：明白了。当时各家公司其实都很缺 AI 人才，你完全可以找一份高薪的 AI 相关工作，为什么还是选择继续走学术这条路呢？
杨浩巍： 我读博其实就相当于在创业了—— 港科大的“ 大疆模式” 是允许学术和创业绑定在一起的。没去大厂，也是因为想做自己的产品、自己的东西，而大厂的一些方向没让我觉得特别好、能打动我。我还是想自己琢磨出一个方向来。
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