实测Livo|我混进AI「西部世界」1小时,被NPC当场拆穿

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实测Livo|我混进AI「西部世界」1小时,被NPC当场拆穿
8879点击    2026-09-21 17:18

AI NPC 开始趁用户下线,继续过自己的日子了。


以前开放世界能塞几百个角色,城市有昼夜,NPC 按日程吃饭上班睡觉,但这些行为大多提前写在程序里。用户不触发任务,故事便不会发生,用户一离开游戏,NPC 就集体趴窝。


大模型出现后,开发者开始尝试让 AI 参与角色决策和世界运行。


最早跑出来的是 AI 生成故事。2019 年,Latitude 推出 AI Dungeon,让 AI 当起「地下城主」,用户可以输入任何行动,AI 会顺着上下文继续编写情节。


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链接:https://aidungeon.com/


2023 年,斯坦福大学和谷歌提出 Generative Agents,把 25 个 Agent 放进一座虚拟小镇。它们会记忆、计划和社交,还自行组织了一场情人节派对。


这项研究让人看到,当角色拥有记忆、目标和社交能力,故事可以从人物互动中自然出现。


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链接:https://arxiv.org/pdf/2304.03442


2024 年,Unbounded 进一步尝试「无限游戏」。语言模型负责生成玩法、故事和角色互动,视觉模型实时生成新的场景。


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链接:https://arxiv.org/pdf/2410.18975


同期,Altera 在 Project Sid 中把 1000 多个 Agent 放进《我的世界》,这些 Agent 逐渐形成职业分工、制定或修改规则,甚至传播文化和宗教。


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链接:https://arxiv.org/pdf/2411.00114


到了 2026 年,Latitude 又推出 Voyage,在生成式叙事之外加入 World Engine,用来追踪人物背景、关系、地点、物品和长期后果。角色记得用户以前干过啥,也会按自身动机改变立场。即使用户下线,世界状态仍能继续演进。


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链接:https://voyage.io/


不过,一个能够运行的世界,不等于一个好故事。


Agent 可以聊天、行动,甚至组建社会,但悬念如何铺设,关系怎么产生张力,还得靠内容设计。


最近,快看新上线了一款 AI 产品 Livo,选择从内容入手,其形式有点类似「AI 酒馆」。


创作者先搭建世界观、主要人物和关键剧情,再由多个 Agent 维持角色的情绪、记忆、关系和日常行动。用户会获得一个世界内身份,进入一段已经埋下矛盾、秘密和人物命运的故事。


目前,Livo 已推出四个精品故事世界,题材覆盖校园、都市、谍战和奇幻。


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其中在《蒂利亚之冬》中,故事设定在一列横跨大陆的「和平号」上,用户带着各方争夺的 XK-101 样本登上列车,也由此被卷入多个阵营的较量。


用户需要判断谁可以相信,也可以隐瞒、试探甚至欺骗角色,已经说过的话会进入记忆,角色的情绪与关系也会发生变化。与此同时,列车上的人物还在按照各自的日程行动,新的事件持续出现。


当创作者写下的故事骨架遇上会自主行动的 Agent,Livo 能否让一个故事世界真正活起来?


AI 版「西部世界」来了


Livo 很容易让人想到美剧《西部世界》。


剧中的未来乐园被布置成美国西部小镇,里面生活着一群高度拟真的 AI 角色,人们称之为「接待员」。他们有身份、有工作,也有各自的故事。每天,角色按照写好的剧情相遇、冲突和死亡。夜晚来临,工作人员将他们维修并清除记忆。第二天,一切重新开始。


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人类游客可以进入乐园,随意参与和改变剧情。随着旧记忆不断残留,部分角色逐渐意识到自己身处循环。他们开始怀疑眼前的世界,也开始追问自己的选择究竟来自程序,还是来自真实意愿。


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打开 Livo,也能看到类似的产品想象。首页是一片世界星图,每颗星对应一个独立故事,用户选中一个世界,便以特定身份进入其中。


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Livo 融合了互动小说、剧情游戏、AI 角色扮演和世界模拟,核心依然是故事。它把叙事从一条预先完成的剧情,扩展到人物、关系、记忆和持续变化的世界状态。


就以《蒂利亚之冬》为例。


开场动画很快交代了战争背景和身份设定,用户从一开始就有明确的来历、任务和秘密,但谁值得信任,其他人又掌握了多少信息,都需要在故事中逐渐判断。


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随后出现的是一张俯视角列车地图,角色头像分布在阅览室、仓库、二等车厢等地点,各自按照日程行动。


地图下方持续更新世界动态,记录新角色登场、人物行动和正在发生的事件,即使没有用户干预,这个世界也在自运转。


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我们先进入了罗兰的剧情。这段相遇属于「注定的命运」,关键情节已经由创作者提前设计。开场有明确的时间、地点和矛盾,罗兰会描述自己的动作,也会借一个关于自由与秘密的故事试探我们。


系统提供了剧情选项,我们也可以直接输入,可以顺着他的问题回答,也可以追问、回避、隐瞒,甚至故意给出错误信息。每次选择之后,剧情都会继续生成,罗兰的动作、语气和态度也会变化。


这种体验更接近互动小说,场景描写、人物动作和心理变化一起出现,用户既在阅读故事,也在扮演故事中的角色。


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界面下方会显示罗兰当前的情绪。点开 Deep Feeling,还能看到他如何理解我们刚刚说过的话,系统用权衡与玩味、亲密与疏离、爱怜与杀伐等维度呈现他的状态。


具体感受也会被记录,我们记得他的名字,他产生「雀跃」;我们看穿故事里的秘密,他又感到「愉悦」。这些反馈让我们知道,同一句话进入角色心中后,留下了怎样的影响。


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结束对话后,这段经历会进入「我们的命运」。其中,「注定的命运」承载主线和关键事件;「潜在的命运」结合当前关系与过往选择生成新的支线;「已发生的命运」保存我们亲历过的情节。长按界面中的蝴蝶,还能寻找一段新的潜在命运。


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这让故事拥有两种推进方式,我们可以跟随创作者设置的主线,也可以根据人物状态和当前关系,进入临时生成的情境。


角色也会在互动中发生变化。与罗兰交流后,我们打开了他的「灵魂图谱」,清醒理智、擅于伪装、野心勃勃、冷血残酷等特征组成了他的性格轮廓。部分信息最初处于隐藏状态,随着交流深入才会逐渐显现。


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「灵魂演化」会记录变化发生的原因。一次谈话可能让他的戒备下降,也可能暴露出更强的试探欲。我们能够看到角色此刻的状态,也能追溯他为什么产生变化。


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「照见我」把视角转向我们。页面会记录角色对我们的理解、我们对角色的了解,以及我们对他们造成的影响。我们在观察角色,角色也在逐渐认识我们,说过的话会拼出一个属于我们的形象,并影响下一次相遇。


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一轮体验下来,Livo 更接近一款以人物关系和剧情选择为驱动力的 AI 互动叙事产品。它最特别的地方在于连续性,地图、对话、人物情绪和世界事件彼此关联,用户退出聊天,故事也没有随之暂停。


AI 生成的开放性,能和专业叙事结合吗?


在一两轮对话里,角色保持人设并不难,但互动被拉长后,它还能否一直像自己,才是真正的考验。


角色完全不变,长期互动很快会失去新鲜感;变化缺少依据,又会出现人格漂移。一个谨慎多疑的人,不能因为几句示好便突然交付信任。


Livo 为此给角色设置了两套状态。六层人格档案保存相对稳定的部分,包括自我意识、底层需求、信念、思维方式、立场和情绪倾向;实时变化的情感状态,则记录角色在具体情境中的感受,新的体验会影响当下判断,重要经历还会沉淀进长期关系。


故事的开放性则带来了另一项挑战。


传统互动叙事依靠分支树,每个选项和结果都由创作者提前写好,内容越复杂,制作成本越高,完全交给 AI 生成,又容易失去节奏,甚至偏离人物动机和主线目标。


Livo 将两部分拆开处理。


创作者负责决定世界规则、核心冲突和关键转折,主线划定故事方向,人工撰写的「红色情境」承担重要场面;AI 生成的「黑色情境」负责连接这些节点,并根据人物状态补充个性化支线。


前文出现的三类「命运」,就是这套分工在产品中的呈现。创作者决定哪些事情必须发生,AI 结合当前关系判断它们如何发生,用户已经做出的选择会成为新的条件,继续影响后面的情节。


结构化完成后,不同 Agent 开始分工


Soul Agent 负责角色的判断和行动,World Agent 调度日程、事件、环境和关系,Deep Feeling 处理从感知到表达的情绪链路,执笔者 Agent 则在创作者划定的范围内补充情境。


这些 Agent 还需要共享记忆和因果关系。Livo 会根据情感重要程度保存信息,普通寒暄可能很快淡化,涉及秘密、承诺或背叛的交流会获得更高权重。不同故事世界之间的记忆彼此隔离,角色不会知道另一个世界发生过什么。长程因果系统连接关键结果、阶段事件和人物选择,避免故事运行时间变长后出现明显矛盾。


因此,Livo 的技术难点不只在模型能力,更关键的工作,是把文学语言翻译成心理结构,再把心理结构变成能够持续运行的数据。


这正是快看发挥内容积累的地方。过去的创作者资源和 IP 经验,可以提供人物、冲突和世界观,技术团队再将这些设定拆成规则,让角色在不同情境下作出相对一致的判断。


好的故事提供悬念和情感张力,Agent 提供变化和连续性,两部分缺少任何一边,体验都很难成立。


AI 时代会怎样重新讲故事?


过去两年,AI 与内容产业的结合大多围绕提高产能。生成图片、视频和剧本,可以让内容做得更快、更便宜,但 AI 能否改变故事本身的运行方式?


在 Livo 的设想中,AI 进入故事内部,参与人物和世界的长期运行。


传统作品通常在发布前完成,情节、人物弧光和结局已经确定。进入这类 AI 原生产品后,发布更接近一次开场,创作者提供世界规则、角色人格和关键剧情,用户的参与会不断加入新的条件。


创作者的工作,除了写出有吸引力的人物和冲突,他们还要设计角色的判断方式、行动边界和变化条件。作品质量也增加了新的衡量维度,人物能否长期保持一致,生成内容能否维持因果,用户的选择能否留下真实影响,都将决定体验能走多远。


从实际体验上讲,现阶段的 livo 仍是一款早期探索性的产品。用 AI 打造活着的世界,本就是一个复杂工程,面临着许多需要攻克的难题。


但 AI 时代会怎样讲故事,已经成为所有文娱从业者绕不开的课题。快看率先给出了他们的解法,这或许是 livo 推出最大的行业意义。


文章来自于"机器之心",作者 "杨文"。

关键词: AI新闻 , Livo , AI游戏 , 人工智能
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【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

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