Как заставить нейросеть прожить жизнь китайского алхимика

Знакомая ситуация: запускаешь RPG с «открытым миром», а там все NPC стоят на месте и ждут, пока ты принесешь им десять кабаньих шкур. Даже в продвинутых проектах поведение персонажей — это просто набор условий в коде. Ребята из Китая решили, что пора это менять, и выкатили Cultivation World Simulator. Это не просто игра, а песочница, где каждым жителем управляет большая языковая модель (LLM).

Проект на GitHub называется cultivation-world-simulator. Его авторы задались целью создать живой мир в сеттинге «сянься» — это такой жанр китайского фэнтези про боевые искусства, алхимию и достижение бессмертия. Но самое интересное здесь не в сеттинге, а в том, как под капотом работают AI-агенты.

Кто здесь главный

В этой симуляции вы не управляете конкретным героем. Вы — «Небесное Дао», местный бог. Ваша задача — наблюдать за тем, как сотни автономных агентов живут своей жизнью. Они вступают в секты, крафтят артефакты, влюбляются, предают друг друга и пытаются прорваться на новые уровни силы.

Интересно, что разработчики не стали делать «симулятор свиданий с нейросетью». Они создали жесткий каркас из правил: уровни культивации, типы духовных корней, запасы энергии. LLM здесь работает внутри этих ограничений. Она не может просто «придумать», что персонаж стал богом — ей нужно направить агента добывать ресурсы, тренироваться и рисковать жизнью в данжах.

Как устроены мозги NPC

В основе проекта лежит концепция Agentic Workflow. Каждый персонаж — это отдельный агент с памятью и целями.

Вот что умеет местный AI:

• Планировать наперед. У агентов есть краткосрочные цели (купить меч) и долгосрочные (отомстить за гибель учителя или основать свою школу).
• Формировать память. События не забываются через пять минут. Если один персонаж обманул другого при обмене камней духа, это отразится на их отношениях в будущем.
• Генерировать сюжеты «на лету». Здесь нет заранее написанных квестов. Если в мире случилась засуха, агенты сами решат, стоит ли им объединиться для поиска воды или начать грабить соседей.

Разработчики используют связку FastAPI на бэкенде и Vue 3 с PixiJS на фронтенде. Для работы мозгов можно подключить любую модель через API: от мощных GPT-4 и Claude до локальных решений через Ollama. Последнее особенно радует, так как позволяет запустить этот «мир в коробке» полностью приватно.

Технический стек и архитектура

Проект написан на Python 3.10+. Архитектура разделена на несколько уровней:

1. Физический мир: сетка тайлов с разными типами местности (горы, леса, города).
2. Система правил: расчет вероятности победы в бою, механика прорыва уровней, распределение духовной энергии.
3. Слой агентов: здесь происходит магия LLM. Агенты анализируют текущую ситуацию, смотрят в свою память и выбирают действие.
4. Визуализация: веб-интерфейс, который отрисовывает всё это в реальном времени.

Кстати, в репозитории есть поддержка Docker, так что поднять проект можно одной командой docker-compose up. Это удобно, если хочется просто потыкать интерфейс, не разбираясь в зависимостях Python.

Зачем это разработчику

Если вы не фанат китайских новелл, проект все равно стоит изучить. Это отличный пример того, как строить сложные системы на базе LLM.

Тут можно подсмотреть:

• Как эффективно промптить модель для получения структурированных игровых действий.
• Как реализовать долгосрочную память агентов без бесконечного раздувания контекста.
• Как синхронизировать асинхронные вызовы к AI с игровым циклом.

В коде реализована интересная система «маленьких театров» (Little Theater). Это когда LLM генерирует небольшие текстовые описания для важных событий, вроде эпичных битв или диалогов, придавая сухим цифрам статистики художественный окрас.

Что в итоге

Проект сейчас находится в активной стадии разработки. README на английском уже есть, интерфейс тоже потихоньку переводят. Да, местами проскакивают иероглифы, но общая логика понятна.

Кому стоит заглянуть в репозиторий:

• Тем, кто интересуется AI-агентами и ищет примеры сложнее, чем простой чат-бот.
• Геймдизайнерам, мечтающим о процедурной генерации не только ландшафтов, но и смыслов.
• Python-разработчикам, которым интересно посмотреть на связку FastAPI с тяжелыми фоновыми задачами.

Это не просто игра, а смелый эксперимент по созданию автономной цифровой жизни. И даже если вы не планируете становиться «Небесным Дао», архитектурные решения проекта могут натолкнуть на интересные мысли для ваших собственных задач.