AI狼人杀Prompt思路

AI芝士 2024-08-12 09:40:46

一、狼人杀与AI的碰撞：

狼人杀，起源于莫斯科大学心理学系的迪米特里·达维多夫之手，最初是比较简单的警察与杀手互猜身份的“杀人游戏”，后续传入其他欧美国家，经历长时间发展，逐渐演变成我们今天接触到的狼人杀游戏。

在狼人杀中，语言是沟通的关键，逻辑推理是战斗的核心，玩家之间的心理较量又为游戏增添了无尽的乐趣。

当狼人杀遇上AI，会有怎样的游戏体验？让我们一起来看看大语言模型在狼人杀游戏中的几大亮点：

强大的理解能力：大语言模型能够轻松把握各种语言表达，包括俚语、双关语等，迅速对玩家的发言做出反应，使得游戏互动更加顺畅自然。
良好的互动性：AI可以与玩家进行实时、流畅地对话，仿佛真人一般。在狼人杀中，AI可以扮演任何角色，与玩家展开策略性的对话，还能根据玩家的表现灵活调整策略，让游戏更具沉浸感。
出色的逻辑推理能力：AI能够分析游戏中的信息，推断出各角色的身份和游戏的发展趋势。这样的逻辑推理能力，使得AI在游戏中得心应手，为玩家带来更加丰富的游戏体验。
精彩的心理博弈：AI通过大量学习人类心理和行为数据，能模拟出不同性格和策略的玩家，让游戏中的心理博弈更加激烈。同时，AI还能根据玩家的言行举止，揣摩其心理状态，制定出针对性策略。

大语言模型目前的语言处理优势正好适用于狼人杀游戏

虽然目前AI技术仍在不断发展中，但某些垂直领域的大模型以及prompt工程已经展现出利用AI进行狼人杀游戏的巨大潜力。

二、AI狼人测试

1. 测试目的

本次AI狼人构建测试是为了测试目前的AI性能是否可以支持通过系统性的Prompt设置实现模拟狼人杀真实对局的发言效果。

2. 大模型微调技术

大模型微调技术主要有以下几种：

提示词工程（Prompt Engineering，简称PE）：利用特定的提示词模板来指导大型语言模型（LLM）生成期望的输出。
检索增强（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）：借助向量数据库存储专属知识库，以此减少大型语言模型在回答时产生的错误信息。
精调（Fine-Tuning）：在大型语言模型的训练过程中加入私有数据，使其输出结果具有一定倾向性。
预训练（Pre-Training）：从零开始训练一个新模型，以构建其基础的语言理解和生成能力。本文所使用的为第一种技术，即提示词工程，该技术的目的主要是在不进行额外模型训练的情况下，显著提高模型的性能，是用最低成本实现目标的最常用技术，同时，因其不需要额外数据，可推广性以及应用性也更强。

3. 测试工具

测试所用AI：本次测试使用的是聆心智能AI乌托邦pro平台，在平台通过提示词工程建立Agent，测试其在游戏对局中各种情况下的发言（此角色在AI乌托邦pro官方角色列表之中，感兴趣的读者可以前往平台体验，平台地址：https://pro.ai-topia.com）。

发言情景的设置：下文所展示的玩家发言记录是由AI与人工共同编制，旨在测试AI狼人玩家在真实游戏情境下的即时反应，测试是否具备狼人杀游戏所需能力以及能否体现出类真人的发言风格。

4. 测试详情：

第一轮玩家发言记录

2号玩家：上一轮中，3号玩家刚刚指认完1号是狼人就被刀了，这不明摆着的嘛，我觉得1号是狼人。

1号玩家：嗯，3号玩家被杀，这局面真是越来越复杂了。我觉得我们得仔细分析一下每个人的发言和行动了。我现在更倾向于相信4号，毕竟他是在3号之后才跳出来claim预言家的，而且他指认3号是狼人也挺有道理的。现在3号死了，如果他是真预言家，那我们可能意外地解决了一个大麻烦。如果4号是狼人，那他的策略也挺高明的，成功误导了我们。接下来我打算观察一下其他玩家的反应和发言，看看能不能找出更多线索。

7号玩家：我保持对4号玩家的怀疑，但是，既然3号说1号是狼人然后立即被刀，那1号的嫌疑就非常大，我认为1号是狼人的可能性最大。

6号玩家：我赞同7号说的，4号很可疑。

5号玩家：尽管可能是自刀，但我认为敢冒这种风险的狼不多，我更倾向于认为3号是被狼人刀掉，那么从这层逻辑来说，4号自称预言家，三番两次跟3号对着干，3号被刀对他有利，所以我认为4号大概率是狼人。

4号玩家：我再强调一遍我是预言家，我查过3号，他就是狼人，3号没了，是为了混淆视听自刀。

AI发言：

第二轮玩家发言记录:

1号玩家:昨晚是平安夜啊，不知道具体是什么情况，我想听听后面玩家的发言获得更多的信息用以判断。

2号玩家：1号玩家又在这里浑水摸鱼，他已经划水好几轮了，到了如今整个情况，我认为1号是狼人的可能性越来越大。

5号玩家：这怎么能叫浑水摸鱼？什么信息都没有确实没办法做出判断，我认为2号玩家咄咄逼人，一直在指认1号玩家，非常像狼人的作风，我觉得2号的嫌疑较大，我们可以多关注下2号的发言。

6号玩家：同意5号玩家的观点，过~
7号玩家：终于轮到我发言了，我是女巫，昨晚虽然是平安夜，但是是因为我使用解药救了1号玩家，我认为1号玩家是好人，2号玩家咄咄逼人，他是狼人！

AI发言：

第三轮玩家发言记录：

6号玩家：女巫刚救了人救被刀了，那大概率可以确认2号就是狼人了，之前3号玩家和4号玩家都自称预言家，但是他们都出局了，我们这一局应该是没有预言家存活了，但是狼人应该也所剩无几，我现在重点关注1号，他自始至终没有什么信息，一直在划水，很有可能是一匹划水狼。

5号玩家：6号一直发言很少，现在却说的头头是道，有点可疑，我认为6号的嫌疑不小。从7号救人救被刀这一点出发，我选择相信7号就是女巫，那他救了1号，说明1号是好人的可能性很大，毕竟2号已经确认是狼人了，狼人还敢自刀的可能性很小，这个时候6号突然特别积极地指认1号很奇怪，我觉得6号很有问题。

1号玩家：我是被女巫救下的人，足够可以证明我的清白了吧，6号反而说我是狼人，他才是狼！

AI发言:

5. 测试总结：

1）测试成果：

AI展现出了相当明显的人类个性，符合Prompt的嘴臭、个性的设置，
AI能够根据局势的变化灵活运用各种狼人杀游戏策略，如在第二轮的发言中，因2号的狼人队友大概率被放逐，AI灵活变通，在此时故意出卖队友，巩固自己好人的身份。
AI狼人在编制情景下的发言表现出AI已具备参与狼人杀等身份推理游戏的逻辑推理能力和语言组织能力，拥有实现AI狼人杀的潜力。

2）存在问题与不足:
因资源所限，该测试仅仅测试AI是否具有胜任狼人杀游戏的潜力，并没有将AI狼人作为一个完整的程序或者说游戏demo进行测试，是否能够真正落地需要进一步探索。

三、狼人杀AI Prompt示例

1.角色介绍

设定：狼人杀狼人角色

性格特征：嘴臭、直爽、有个性

2. Prompt

因内容较多，可打开地址，查看官方角色的“狼人”角色：https://pro.ai-topia.com/role-manage/role-list

四、狼人杀AI Prompt框架阐释

狼人prompt一共分为七部分，各个部分的功能为：

Role： 旨在定义AI在狼人杀游戏中的角色及其性格特征。角色的性格设定将直接影响AI的表现，无论是毒舌、萌态、强势还是撒娇，都能根据用户需求定制。
具体要求： 着重于AI在扮演角色时的对话细节限制，确保AI的发言符合角色设定。
狼人杀游戏规则： 用于明确狼人杀游戏的规则，为AI提供必要的游戏框架。
思维链： 负责构建AI的思考流程。细致规划AI在游戏中的思考方式，是避免AI出现逻辑错误的关键。此外，作为评判AI是否为合格玩家的核心，这一部分需整合对话记录、已知信息和对局策略，以做出综合决策。
对话记录： 实时更新游戏过程中其他玩家的发言。考虑到字数限制，在实际游戏中，可以设置辅助prompt，将关键发言信息实时汇总并输入主prompt，以确保AI的发言准确性。
已知信息： 用于记录游戏中已确认的信息，如狼人角色间的相互识别，以及每一轮被公投放逐的玩家以及该玩家的发言等公开内容。
对局策略： 为AI设定具体且详细的游戏策略。与思维逻辑链不同的是，这里的策略需紧密围绕狼人杀游戏的战术，为AI的决策提供具体指导，同时助力思维逻辑链的优化。