过去一年，AI已不止步于游戏生产中的幕后工具。AI一方面辅助创作者写代码、生成美术资产、完成测试，进入游戏制作流程。另一方面也开始进入NPC对话、玩家创作和实时叙事，触及玩家真正体验到的内容。更有想象力的问题也由此出现：当AI进入游玩中，它会如何改变玩法？AI能否生成规则、回应选择、延展叙事，甚至成为游戏成立的前提？
腾讯研究院与中国传媒大学动画与数字艺术学院合作推进的「游戏+AI」项目研究，关注生成式AI对游戏生产、体验设计和产业生态的影响。作为研究的一部分，我们基于腾讯游戏学堂「初光 · AI游戏夜话」直播内容，整理了本期访谈。三位嘉宾从AI原生游戏的定义、More than Chat、边界和创作方法等角度，讨论AI真正进入游戏后可能带来的变化。
方 可 清华大深圳国际研究生院AgentLand实验室负责人
臧天培 2025腾讯游戏创作大赛AI玩法创作奖得主 《觉醒AI》作者中国传媒大学动画与数字艺术学院 ：权文熙、王舒一、王照涵【访谈内容分享】：关于AI游戏的答案，藏在这五个问题里吕欣：我们大致把AI游戏分成四类。第一类是 AI for Game，把AI作为提效的研发工具，用来生成代码、美术、文案或测试内容，它服务的是传统游戏生产。第二类是 AI in Game，我们称之为AI增强型游戏。AI进入游戏内部，成为一个新功能模块，比如《逆水寒》、《燕云十六声》的智能NPC，就让传统游戏体验变得更丰富。但抽掉AI之后，这类作品的底层玩法仍然成立，它还是原来的游戏。第三类AI Native Game（AI原生游戏）也是我们今天重点讨论的一个类型。我们做了一个相对严格的定义，AI原生游戏必须满足生成式AI在runtime的时候构成了游戏的和新玩法。也就是说，如果抽掉AI这层技术，游戏的主要体验、博弈结构、内容生成和互动方式都会明显坍塌，作品本身也不再成立。近两个月，我们还看到第四类作品，我把它叫作 AI边界性作品(Boundary AI)。AI在其中很关键，但作品本身游离在产品、媒介和游戏之间。它不一定有明确目标、反馈、胜负或激励结构，更像互动叙事、聊天，或者数字艺术装置。臧天陪：我现在更倾向于用“AI原生玩法”，而不是“AI原生游戏”。因为AI改变的往往不是整款游戏，而是其中一段关键体验。AI介入后，这段体验会变得完全不同。比如《觉醒AI》里，AI对核心玩法很重要。玩家需要通过AI生成和拼凑机制，制作自己的卡片。即便玩家离线，仍然可以用已有卡片继续战斗。但“做卡”这一核心循环就无法继续体验。《星布谷地》的咖啡厅玩法也是类似情况。我现在会更宽容地看待AI原生玩法设计，只要AI构成了某段核心体验，即便游戏整体仍能运行，它也可以被视为AI游戏的重要尝试。方可：AI原生游戏不一定是全新的游戏类型，它更像是在重新接近一种更早的游戏体验。电脑游戏出现之前，《龙与地下城》这类跑团游戏，就有一种接近AI原生游戏的体验。它由真人主持人推动，主持人能理解规则、生成情节、回应玩家选择。如果把他看成游戏机制，他就是一个高度智慧的系统。电脑游戏出现后，这种智慧反而消失了。早期计算机无法提供类似真人主持人的判断能力，游戏设计只能做减法。它把开放生成变成确定规则，把临场反应变成固定系统。后来出现的各种电脑游戏形态，包括匹配机制、Roguelike等，都是在当时技术条件下的先锋尝试。所以AI原生游戏更像一个先锋尝试的中间态。当AI具备“智慧主持人”的能力，游戏可能会回到更开放的形态。未来它也许不再需要被叫作AI原生游戏，而只是游戏本身。二、 哪些AI原生游戏的玩法让你感觉有新的体验？哪些体验没有达到预期？方可：我们第一期有一个作品叫《我说了算》，这个作品基于UNO式的桌游规则，玩家按颜色或数字接牌，最后看谁先出完。但它加入了一个关键变化，玩家可以用一句话改写规则。比如说“所有6都可以当8打”，这条规则就会进入系统，游戏机制也随之变化。这种体验接近言出法随，玩家说出一条规则，规则就成为游戏的一部分，甚至可以改变游戏目标。我们就提出了More than chat的体验方式，不仅仅是去对话，而是更多的深入到游戏的各个层面，包括机制层。吕欣：赫伊津哈在《游戏的人》中强调，游戏必须是有意义的。这里的意义不是哲学意义上的宏大价值，而是玩家每一次交互都能被辨识。比如玩马里奥，每一次跳跃都会立刻产生反馈。玩家知道自己做了什么，也知道游戏如何回应自己。好游戏还需要融合性。玩家触发一个行为后，结果不能孤立存在。它必须进入后续流程，并推动游戏语境继续展开。游戏好玩的地方，就在于玩家通过及时反馈，进入一个连续的文化语境。现在一些AI游戏的问题，出现在可辨识性不够高，玩家输入之后，经常得不到准确回应。角色有时答非所问，玩家最后反而会通过故意刺激系统获得反馈。这种玩法虽然能带来短暂乐趣，却偏离了作品原本的叙事目标。现阶段AI游戏需要解决输入、意图解释和事实裁定，玩家输入要更准确地被识别，系统也必须在稳定的游戏框架内解释意图。臧天陪：绝对自由往往意味着绝对不好玩。AI可以在多大程度上影响规则，必须被提前框定。即便不生成规则，只生成内容，也要明确角色人设、关键信息和叙事范围。早期《觉醒AI》采用过自由输入模式，玩家直接告诉AI想要什么机制，再由AI生成结果，但很快暴露出体验问题。玩家必须坐到电脑前，用键盘和AI对话，手柄体验被打断，而且自由输入缺少锚点。伤害、防御、成本这些数值无法被稳定绑定，设计师也很难设计完整流程。后来的做法，是让玩家从掉落物中选择关键词，再由这些关键词生成机制。关键词同时成为设计锚点，让攻击、防御和效果有稳定依据。玩家知道自己投入了什么，也能预期会生成什么样的卡牌。设计师、AI和玩家之间因此形成了有效契约。越来越多设计师意识到，AI必须被放进限制里。之前我的老师跟我说，写文章是戴着镣铐跳舞，游戏设计也是如此。真正有趣的AI玩法，不是给玩家空泛的自由，而是让玩家在清楚的限制中获得创造感。自由如果没有边界，很快就会变成虚无，玩家也会离开。臧天陪：去创造 AI和玩家的情感羁绊，AI在表达上有很强的共情的能力，能持续回应玩家。人未必能陪另一个人聊两个小时的生活和情绪，但AI可以，而且它能处理很多边缘情况，不会让对话轻易中断。年初一位开发者做了一款武侠游戏，结果玩家上线后不推进主线，而是直接去找AI僧侣聊天，聊当天生活、情绪和经历，消耗了大量token。这说明AI角色一旦建立情感连接，就会产生很强的召回能力。吕欣：AI可以把游戏中的叙事要素活化。传统游戏的文本叙事往往是固化的，玩家第一次体验时会被世界和角色吸引，但多周目之后，路线、台词和NPC反应都已被熟悉，叙事带来的新鲜感会下降。未来的游戏如果能记住玩家、理解玩家，并根据玩家行为生成不同叙事，就会变成一个能回应玩家的叙事世界。这种能力进一步和XR等下一代终端结合，游戏形态可能会更接近斯皮尔伯格描绘的绿洲，可体验、可陪伴、可以得到精神归属的游戏world。方可：我们观察到一个重要方向，叫Let me create。AI能降低创作门槛，而创造本身是有乐趣的，也很容易让人持续投入。一两年前，我们做过一个AI教育游戏。玩家可以在游戏中和孔子、孔子的弟子对话，学习论语知识。后来我们把玩法扩展成，让玩家创造一个弟子的小故事，并把这个故事和论语中的某个知识点结合起来。这个过程很有意思。小朋友会创造出很多出乎意料的故事，比如让孔子的弟子在路上遇到一个穆斯林，再由此引出一段情节。AI会帮助他们把故事补完整，并让其他同伴一起参与创作。玩家一旦能持续创造自己的内容，留存也会自然发生。查看更多Agentland实验室的AI原生游戏：http://agentlandlab.com/四、 AI NPC在游戏中如何设置边界？大模型的幻觉，是可以被设计性地利用，还是必须尽量规避？臧天陪：幻觉可以被设计性地利用。2024年我做过一个AI装置，叫“AI酒馆”。它是一个AI酒保，玩家和它聊天，它给你调一杯酒。我们当时刻意利用大语言模型的幻觉，让酒保不要太像一个机械客服。它会偶尔脱轨，主动引入一些没有被提到的内容，反而更像一个真实酒吧里的酒保。后来模型下架，我们换了别的模型，幻觉变少之后，体验反而少了一点味道。它好像缺了一点“喝得微醺时和酒保聊天”的感觉。在很强的叙事玩法里，幻觉是个bug要去修复它，但也不一定要把幻觉压到最低，这只会让AI缺乏灵性。方可：关键是OOC(Out of Character)出戏的问题。大模型在长时间对话中很容易出现，连续陪用户做一个月项目，也可能忘记早期设定，或者忽视人类很敏感的细节。比如一个角色前面明确说过讨厌苹果，后面又突然开始吃苹果，玩家会立刻意识到角色失真。玩家对角色、关系和设定非常敏感。只要出现一次小的断裂，角色可信度就会下降，游戏体验也会被拉低。设计上要做一些harness的处理。还有一种做法，我就不完全依赖实时生成，用AI生成大量预制内容，再用实时AI做路由和选择。吕欣：到2026年，幻觉基本可以解决了，更重要的是虚拟角色的连续人格问题。我们实验室做的智能李白，包括智能聊天机器人，问题是他的人格不可连续，今天是强硬的、明天是讨好型的，这些是人为的切换，不是角色的自然成长。有生命感的虚拟角色，要有连续、动态的人格。它记得玩家过去怎样对待它，也会根据长期关系改变反应。难点在于长期记忆。角色如果要形成连续人格，就必须在每次互动前遍历之前全部的历史记忆数据。现在无论是算力成本还是token成本，还难以支撑这一步，但连续人格会是未来AI游戏里非常重要的研究方向。五、 今年腾讯游戏创作大赛专门设置了AI游戏方向，很多同学不知道从何入手，AI原生游戏的创作应该如何开启、工作路径大概是怎样的？臧天陪：做AI游戏，会遇到传统单机游戏很少遇到的问题。第一个问题是基础设施，传统独立游戏做完后，把包发给别人就能玩。但AI游戏通常要处理网络、模型调用、用户输入和边界控制。玩家输入是否超出设定，系统能不能接住，要提前设计。第二个问题是测试，AI游戏很难靠设计师预判，因为自由输入一定会带来意外玩法。每做一个版本，都应该尽快发给别人试玩，记录玩家输入和AI输出，这样才能知道玩家会怎样使用系统。第三个问题是安全审查，AI游戏允许玩家输入更多内容，也意味着更容易触发敏感风险，发布前要花时间做安全过滤和边界检查。第四个，也是在整个设计过程中最难的部分，是输入。你是自由输入还是非自由输入；你允许玩家输入任何内容吗；如果玩家输入最强的一张卡怎么办；如果要是出宇宙最强无敌的一个机制怎么办？AI的输出相对而言好一些。但现在最难的已经不是 AI的部分了，而是玩家和游戏的接口。输入部分怎么做设计，你怎么去锚定一个难度的节点，你怎么去锚定不同的机制跟自由跟可控输入之间的关系？我觉得其实到现在为止依然也是最难的。方可：新人最容易踩的坑是从玩家到设计师的转变。AI生成太快了，一下子能做出一堆页面、机制和玩法，看起来很丰富，但游玩体验却很糟糕。因为整个游戏没有中心，体验也没有被打磨。我会建议新人先学会做减法，想清楚你的体验目标是什么，目标明确，后面的机制、画面、节奏和交互都要围着它走。这不只适用于AI原生游戏，也适用于用AI做游戏。用AI做游戏时，设计师还在背后，human in the loop。但AI原生玩法发生在运行时，AI要当场生成足够好的结果。新手不一定一开始就做完全的AI原生游戏，先把核心体验做清楚。等你知道什么是好的体验，再去尝试把AI放进运行时的玩法里。吕欣：AI让很多人第一次有了“我也会做游戏”的感觉，但会做出一个游戏，和做出一款别人愿意玩的游戏，中间隔着很远。AI的幻觉越来越少，人的幻觉反而越来越多。真的能在steam上沉淀下来，让玩家愿意买单的游戏，一定还是继承了游戏的传统，同时在做开创性创新的新东西。AI游戏需要真正懂游戏、做过游戏的人去拥抱这项技术，也需要热爱游戏的人去大量体验好游戏。
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