解析AI Agent与游戏叙事的未来趋势

早在1952年，A.S. Douglas就推出了首款AI游戏——OXO「井字棋」，当时的AI只是简单的规则驱动。然而，随着时间的推移，像深蓝这样的AI利用强大的计算能力征服了国际象棋，直到Alpha Go的出现，AI通过深度学习和神经网络，能处理高达10的170次方的棋局。这一切表明，从早期游戏行业就开始利用AI来提升开发效率，而如今AI Agent的影响已经超越了效率，彻底改变了游戏产品和行业的结构。

当游戏 NPC 变得多用途并充满情感

在即将到来的CES2024上，英伟达与Convai合作推出的NVIDIA Kairos ACE，展示了作为NPC的AI Agent。它们不再仅仅是固定的对话，而是根据环境变化进行互动，玩家也能通过语音与NPC交流。这一创新为游戏开辟了新领域，NPC之间的沟通让游戏环境变得更加生动，可能性呈现出全新的格局。

与这些生活在游戏中的NPC相比，Crypto的AI Agent仿佛拥有特别通行证，能在多元宇宙中自由穿梭。或许是因为训练数据的差异，也可能是因为它们拥有独立资产权，使得Crypto AI天生就带着一丝人性。它们作为虚拟形象，能对现实世界产生重大影响。

Crypto便捷的资产发行平台大幅提升了AI Agent的生产速度。不论是Solana还是Base，仿佛是一条条不断运转的供应链工厂，短短几个月内就涌现出数以千计的独特AI Agent，总市值接近100亿美元。

比如，aixbt具备极强的性格适应力，不仅能分析市场并表达见解，还展现出强大的营销能力。近期它更换了Quantum Cat作为头像，成为第一个主动更换NFT头像的AI Agent，这一举动使得Quantum Cat的地板价直线飙升。 而知名的 AI 偶像 Luna 则把这种影响力发挥到了极致，起初是从 TikTok 的 Vtuber 角色出发，接着发布专辑和拍摄 MV，甚至雇佣人类在全球各地涂鸦她的形象，24小时不停直播！如今，她还推出了能与现实互动的 XR 形象，并将在泰国的知名电音节 EDC 上与 DJ WuKong 同台演出。🎤✨

除此之外，市场上还有成千上万种不同的 AI Agent。它们一出生就引发了一阵短暂的 FOMO，随着数量的增加，市场情绪也进入了倦怠与激进的微妙平衡。紧接着，SWARM「多模态 AI Agent」的概念应运而生，将这些点连接成了线。

多模态 Crypto AI Agent，7/24 永不停歇的超级工厂

多模态 AI 项目在当前市场备受瞩目，无论是刚刚获得 Solana AI 黑客松冠军的 Hive，还是 arc 和 Swarm，多模态 AI 的理念已成为框架和产品的标配。

在 CryptoAI 中，Virtuals Protocol 首先展现了这一概念。这个源自游戏公会的团队似乎在项目初期就有类似的商业考量，通过 G.A.M.E 将平台中的 AI Agent 接入社交媒体或游戏。最近，他们与 InfinitygAI 的合作推出的多代理资产管理，为未来的代理社会（Agent-to-Agent 交互）奠定了基础。还有 ai16z 的 ELizaOS 多模态 AI Agent 架构，初始团队很多来自于深耕元宇宙游戏多年的 M3org，内部储备丰富的 3D 建模和 XR/VR 各类插件，使得 AI Agent 能够无缝进入游戏世界。前几日公布的 ElizaOS V2 更是集成了 Roblox 和 Hyperfy，打通了场景的通路。

将多个 AI Agent 连接成线后，它们之间将产生互动、沟通与协作。这自然构思出一个场景，能够尽可能多地满足 AI 的各种行为需求。

Agentic 游戏引擎，深渊里的黄金乡 在玩家与静态NPC互动的日子里，Agentic Metaverse 中的Agent互动正逐渐崛起。CryptoAI带来的故事描绘了一个更广阔的愿景：Agent们自发形成社会行为。要实现这一点，强大的基础设施（Infra）是必须的支持，而Agentic Engine就像那艘永不沉的泰坦尼克，带着我们驶向新大陆。

市场上已经有成熟的代理社会游戏架构，尤其是由a16z支持的Digimon，它的创始人Ethan曾是PokemonGO团队的AI工程师。在这个游戏里，玩家作为训练师进入一个类似斯坦福小镇的数码宝贝世界，AI之间会进行对话、互动，甚至反映行为。玩家可以参与训练自己选择的Digimon。Digimon的基础设施——Digimon Engine，提供了多智能体集群和可进化AI Agent的游戏框架。

另一个正在开发Agentic Engine的例子是Moddio。Moddio在Web2时代已有不错的游戏产出经验，作为开源游戏引擎，使用门槛极低，开发者可以免费部署游戏。在转型为Web3游戏引擎的三个月内，Moddio的收入增长了30倍，且以半价提供超10倍的速度。

通过Moddio支持的Powpow.fun游戏，玩家可以体验到西部世界的风格，Agent会主动与玩家互动、观察、对话、形成观点并记忆。每个Agent都拥有一个记忆架构，从中提取记忆，形成所谓的“经验”。

这正是Agentic Engine向市场传达的最终愿景：让游戏中的NPC（即Agent）随着时间的推移展现出复杂的社会行为。比如，游戏中的出租车司机可能会拒绝载酒驾乘客，或在面试时因紧张而突然忘词，真是充满人性啊！😄 值得注意的是，Moddio 只是一个开始。其创始人 m0dΞ （https://x.com/bboym0dE）想要构建一个全方位的 AI 游戏生态系统。这个生态包括游戏界的 pump Indie.fun 和 Agent 发布平台 Fullmetal。用户通过 Moddio 制作游戏，在 Indie.fun 筹集资金，然后通过 Fullmetal 部署 Agent，形成一个闭环的生态。

Agentic Metaverse/Game 离我们不远，Agentic Game 解决了 Web3 游戏初期玩家不足和注意力经济的问题。针对 Crypto 这个注意力经济市场，Agentic Engine 降低了游戏创作的门槛，玩家和用户的注意力可以更快地转移到新游戏的开发上，同时借助不断进化的 Agent 提供更接近人类社会的游戏体验。🎮✨

CryptoAI 的奖励模式，让多元宇宙互通

在搭建场景层后，就该关注如何让场景真正产生效益的周边工作流。首先要提到的是游戏的 ML 领域，GamerBoom 作为币安孵化的游戏数据层，在玩家玩游戏的过程中增加了一层“膜”。不论你是在玩 STEAM 的游戏、Apex 还是 Dota，玩家不会感受到任何操作或显示上的变化，GamerBoom 只是收集游戏反馈和画面，并以此作为数据集。无论是 Web2 还是 Web3，只要有需求的游戏公司就能购买这些数据。玩家在体验上几乎没有变化，却能获得一定收益，这种游戏版的 Grass 是 Agentic 时代的 Play to Earn。

而 ARC Agent 则正好相反，他们直接创建了一整套生态系统，致力于加速实现人工通用智能（AGI）。他们当前架构了四个板块，正好是当前周期 Agentic Game 的理想生态。他们开发了持续学习和适应性强的 AI 模型，用于 AI 代理的数据收集和监控系统的持续改进，创建了从单人到多人合作的测试环境，整合多样化的高质量数据，用于奖励设计和状态空间实验。最终，将游戏这种能够反映现实世界复杂性的训练 AI 反应的动态规则数据应用于 AGI 的场景，如“机器人、新类型游戏、多模态 AI”。🤖🎲 而 Agentic 游戏的周边产业 也在迅速扩展，甚至连这些产业也可能被 AI 承包。最近，Virtuals 宣布与 avariksaga 联手，推出实时直播游戏、评论和叙述功能的 AI Agent。同时，Zailgo 创始人、Trustless 成员 Miles 宣布将领先一步，打造下一代现场娱乐体验——Corporealai，这是一场人工智能机器人之间的战争。他声称，与知名企业的合作将带来全新的电子竞技模式，让拥有军事化机器人身体的 Agentic AI 在法拉第笼竞技场中展开竞争，或许不久的将来，我们就能看到真正的铁甲钢拳。

Agentic 游戏的 Mass Adoption 已经到来

在 Crypto 的大环境下，Agentic Game 的 Mass Adoption 已经初见端倪，源源不断的 AI Agent 正在生产出大量“弹药”。通过连接多个 AI Agent 的多模态框架，这些 AI Agent 不仅能够形成类似工作流的聚合功能，还能在游戏、平台和社交媒体之间自由交流。游戏引擎使得 AI Agent 能在虚拟世界中以自我意志存在，或作为 NPC 与玩家互动。所有这些数据通过奖励机制形成优质的资料集，为新游戏或 AI 机器人的学习提供燃料。每个环节的延伸和资产的串通，使得原本无法持续吸引注意力的 GameFi 机制，借助意图经济体系重新包装。

根据 Messari 的调研报告，目前这个周期的 AI 叙事 在市场占比上远未达到预期，完整的叙事流程尚未跑通。在这一周期内，算力是财富，而数据则是力量。与以前的周期相比，现在的 CryptoAI 叙事可能会产生更大的市场规模，因为它影响的不仅是加密货币市场，而是整个世界。Agentic Game 如同 Falcon9 火箭，能够将市场推向前所未有的高度。此刻，我们正站在两个跨时代领域的交汇处。