企业官网建设流程全解析

玩过大模型驱动的文字游戏的人，一定遇到过这个场景：玩到第 20 轮，AI 忘了你身在何处；第 30 轮，刚才还生死与共的 NPC 形同陌路；再问它背包里有什么，它开始现场编造。聊得越自由，忘得越彻底。

这不是模型不行，是架构不行。市面上大多数 AI 文字游戏把一切都交给大模型——世界观、剧情、状态、记忆，全部塞进 prompt。上下文窗口就那么大，塞进的东西一多，遗忘是必然的。无论你换多强的模型，都只是在延缓失忆的到来。

我最近写的一个开源项目"地球Online"换了个思路：代码是世界的骨架，AI 是世界的皮肤。代码维护确定性状态（位置、时间、物品、人物关系），AI 只负责把这些状态渲染成沉浸式的文字。写逻辑管纪律，写诗交给模型——各干各的擅长的事。

核心设计一：状态硬约束，而不是"拜托 AI 记住"

玩家的一切状态由代码结构化保存，跨回合稳定延续。以人物关系为例，系统定义了 5 个等级：冷淡、认识、友好、信任、亲密，每个等级内部还有一个连续的进度值。AI 每一轮只能提交"变更申请"，比如"好感度 +10"，这个申请不会直接生效——代码会校验它是否符合规则，通过后才写回状态。也就是说，AI 没有资格直接篡改世界，它只能提出建议，世界是代码说了算。这才是"不会失忆"的根本保障：哪怕模型上下文里什么都忘了，磁盘上的状态文件不会忘。

核心设计二：强壮的 JSON 容错

AI 的输出天然不稳定：少个括号、多出一段注释、把字段名写错，都是家常便饭。如果直接把 AI 的回复展示给玩家，一次格式异常就会导致游戏卡死或丢回合。所以解析层做了四层容错：先尝试标准解析；失败则自动修复常见格式错误（比如去掉多余的 markdown 标记、补全截断的 JSON）；再失败则带着错误信息请求模型重试；最后还有兜底降级，保证任何情况下游戏都能继续，绝不让玩家面前出现一坨报错。

核心设计三：清晰的回合数据流

每一轮游戏，数据沿着一条固定流水线流动：读取玩家状态，拼装 prompt（系统提示 + 当前状态 + 近期历史），调用大模型，解析输出，校验状态变更，写回状态并自动存档，最后把叙事文本返回给玩家。这条流水线让每个环节都可测试、可替换。想换模型？只改客户端封装。想加新玩法？只改状态结构和校验规则。叙事层的自由度完全不损害逻辑层的确定性。

玩法与体验

游戏支持 8 种世界观：现代都市、古代历史、修仙玄幻、末日生存、娱乐圈养成、荒野求生、校园恋爱、悬疑推理。开局创建角色时可以定义姓名、性别、外貌、家世、天赋和处世风格。每个回合既有编号选项，也支持完全自由的文字输入——你可以输入"我假装没看见，转身走向巷尾"这种预设之外的行动。任意时刻输入"退出"即自动存档，下次进入选"继续冒险"，AI 会先回显上次的剧情再接着演，体验上接近传统单机 RPG 的读档。

技术栈与使用

项目用 Python 3.10+ 实现，MIT 协议开源，无任何商业化成分。普通玩家可以直接下载打包好的 exe 双击运行；开发者 git clone 之后安装依赖、运行入口文件即可，Windows 下还附带了 bat 启动脚本。叙事由 DeepSeek 提供，需要玩家自备 API Key——每个玩家用自己的 Key，作者不承担 API 费用，Key 也只存在本地配置文件里，项目不碰任何用户密钥。DeepSeek 有免费额度，付费价格也很低，玩一个回合的成本以厘计。

写在最后

这个项目目前还是原型，但"状态机 + 大模型"的分层思路并不局限于游戏。任何需要 AI 长期稳定扮演角色、维护一致事实的场景——陪伴应用、互动小说、虚拟员工——都面临同样的失忆问题，也都可以用同一套方案解决：让代码掌管世界，让模型只负责表达。文字游戏只是这个思路的第一个试验场。

项目已开源，地址在评论区置顶。欢迎在评论区交流思路，也欢迎提 issue 反馈 bug——这是一个仍在完善的原型，任何反馈都是帮助。