摘要：刘永升：坦白讲，我们并不是看到了什么机会才创业。19 年那会，AI 还没现在那么火。那时候大家鼓吹 "AI 寒冬论 "，当时比较主流的 AI 赛道集中在图像处理的安防、自动驾驶领域。当时我们在腾讯做的 game 方向，算比较小众的领域，但是做出了一点成绩，也就

一个理想的 GAME Agent 是什么样的？

让你分不出来跟你互动的是真人还是 AI。

这是带领腾讯 AI Lab 开发出「绝悟 AI」、「绝艺 AI」的刘永升的回答，他现在的身份是超参数科技创始人、CEO。

在这家专注游戏 AI 和 GAME Agent 的公司的观察里，现在游戏里的 NPC 已经能做到以假乱真。

而 AI NPC 只是 GAME Agent 的可能性之一——

GAME Agent 能够参与到整个游戏管线中，将「智能」带入游戏设计，进一步推动 AI 原生游戏的诞生。

在量子位「365 行 AI 落地方案」中，刘永升和超参数科技将 GAME Agent 的发展划分为了四个维度，现在的超参数已经抵达了 AI Agent3.0 阶段。

我们将这次的直播对话进行了梳理，更多关于 GAME Agent、AI 原生游戏、AI NPC 的内容，让我们一起来看看吧。

对话亮点

我们目前算是从 GAME Agent 的 2.0 走到了 3.0：2.0 主打一个拟人性，3.0 的互动性、自主性、多样性都会更强。

我们之前发现一个挺有趣的点，玩家很多时候会投诉说自己跟很多机器人在玩，但真正去查的话，会发现这些他怀疑的机器人都是真人。

Agent 要体现出有生命的话，主要是要满足两方面：一方面是autonomous（自主性），另一方面是interactivity（可交互）。

我们现在更关心的是 " 智能 " 这个维度，短期记忆或长期记忆、对环境的感知、做哪些动作去改变环境等等，这些东西会成为管线的一部分。

并不是单纯的技术进步给某个行业带来 milestone，而是要和 " 人 "，也就是有想法的团队发生化学反应，才能带来真正不一样的变化。

未来一定会有越来越多 Agent 走进人的生活。

量子位：第一个问题想先从您的经历开始，在 2019 年这个时间点，您是看到并且抓住了什么样的机会选择了创办超参数科技，来为各大游戏公司提供解决方案的？

刘永升：坦白讲，我们并不是看到了什么机会才创业。19 年那会，AI 还没现在那么火。那时候大家鼓吹 "AI 寒冬论 "，当时比较主流的 AI 赛道集中在图像处理的安防、自动驾驶领域。当时我们在腾讯做的 game 方向，算比较小众的领域，但是做出了一点成绩，也就是围棋 AI" 绝艺 "、王者荣耀 AI" 绝悟 "。

正是做这两个项目的过程中，我感觉游戏赛道虽然小众，但比较有意思，能够直接地看到算法的优化、工程技术的优化让 AI 变得更加活灵活现，有递进式的能力的上升。对于我们做 AI 的人来说，及时的 feedback 是非常吸引人的。

我们当时也没想过要给游戏厂商去提供解决方案，单纯觉得这个东西挺有趣的。很早之前就在内部提过一个口号，叫做「AGI in Game」。那个时候 DeepMind 已经在谈 AGI 的概念了，但提的人很少。我们直观的感受是，AI 在游戏里面能够表现得很像真人，「AGI in Game」或许不仅是一个 idea，也是一条路，所以那时候我们就说能不能出来做 AGI。

这也影响到了我们创业的使命——「打造有生命的 AI」，就是想让 GAME Agent 变得越来越有自主性，更具交互性，我们一直在沿着这个方向在走。

刘永升：我们出来后发现要考虑柴米油盐，还是需要去做落地。当时比较容易落地的，也比较快被大家接受的，就是给一些大型的 PVP 游戏去提供类似 AI 队友或对手的服务。这是我们最早进行商业化、效果也不错的合作。

后面我们发现在 PVE 中也有不错的应用。PVE 中的 AI 算是一种比较新鲜的东西。以前，大家会觉得 PVE 跟 AI 没什么关系，很长一段时间内我们也是这么认为的。后来我们深入到行业里面，发现 PVE 策划要准备非常多的关卡，特别是一些偏动作类游戏里的 boss 的走位或者动作等，整个制作的代价是非常大的。

在设计阶段，通过跟 AI 的结合，让 AI 训练 AI，让它模拟玩家去闯关、打 boss，可以很好地评估关卡设计得是否合理，是不是能满足策划要的用户心流体验。用户的心流或者手感，是没办法量化的，但是 AI 在这方面可以发挥很大的作用。这是我们和深度合作的游戏团队共同探索出来的。

第三，我们还在做一些 AI+game 相关的探索。目前以一些大型的商业化游戏为主，也在跟一些小体量的 Indie Game 做探索。比如说把我们的 NPC 应用上去，做一个偏动态的世界，需求端看起来很吸引人，但实际上供给端要实现，技术挑战挺大的。

量子位：今天超参数其实是算中国最大的第三方 AI NPC 的供应商了，包括这两年 AI NPC 这个话题也一直很火，为什么 AI NPC 的业务能从游戏业务中独立出来？

刘永升：去年 3 月，我们发布了《活的长安城》demo，里面所呈现的 NPC 的形态吸引了业内的关注，确实不少人来问我们，但说我们是最大的 NPC 供应商还不敢当，感谢大家的认可。因为不管是长期的趋势还是我们自己的规划来看，还有一些关键体验处于技术攻坚期。我们目前算是从 GAME Agent 的 2.0 走到了 3.0：2.0 主打一个拟人性，3.0 的互动性、自主性、多样性都会更强。

为什么 NPC 的业务能够独立出来？

主要是两种情况。第一，一些小体量的游戏跟 NPC 做交互，国内外都有，比如模拟女友交互的，我们内部会把它看成是类似这种斯坦福小镇的变种，体量小的游戏可能在短期内比较容易吸量，但就是后续内容会比较难以为继；第二，大型的平台型游戏，本身体量很大，它会去借助 NPC 这样一个新的体验，结合运营或活动去做一些偏外围的玩法，给玩家一些不一样的体验。

我们做的介乎这两者之间。我们希望能够往前走一步，但不会一开始就去做一个大体量的游戏，毕竟 AI 本身有风险。AI 的风险会加剧游戏的风险，越是大体量的游戏对风险的管控其实是越严格的，它很难去接受当前 AI 带来的一些不确定性。我们做 NPC 还是希望解决一些更中长期的问题，而不是说玩家进来玩了一会就走了这种一波流的东西。

玩家怀疑的机器人，其实是真人

量子位：不同游戏中使用的 AI NPC 技术会有什么区别吗？

刘永升：这里可能存在一个认知上的 gap。我们一直在做 GAME Agent，内部没有 " 不同的游戏品类搞不一样的技术路线 " 的说法，我们一直沿着 GAME Agent 进化的主线在推进和打磨我们的技术。核心依据是 GAME Agent 的主线如何演进。

最早我们的 GAME Agent 只能去理解简单的 2D 场景，比如像棋牌或者其他一些更简单的场景；慢慢地发展到复杂 2D，比如 MOBA；然后再从复杂 2D 到简单的 3D，像现在主流的吃鸡游戏，从环境来看，我们内部会把它归为简单 3D。再后来，它能够适配一些更复杂的 3D 纵深场景，更为复杂。

外界或者客户能够直接感受到的是品类，但我们内部其实是非常清楚坚定地依托 GAME Agent 进化的主轴在做，但在它不同的阶段，我们会结合商业化场景，做一些规则适配或简单规则的改造，去适配不同品类。

量子位：在您的描述当中，其实这个 AI NPC 和我们所理解的 AI 队友或对手，在技术层面上是很像的。那在 AI 队友或者对手这件事上，游戏公司会追求 GAME Agent 更像人类的反应，还是像机器人一样更全面、更高手一些的效果？

我们之前还做过很多图灵测试，发现一个挺有趣的点，玩家很多时候会投诉说自己跟很多机器人在玩，但真正去查的话，会发现这些他怀疑的机器人都是真人。

尤其是 2024 年之后 AI 发展非常快，玩家对 AI 会有更高的要求。以前你感觉 AI 就是机器人，行为呆板，模式也比较简单。后来拟人性的 AI 出来，玩家感受到了 AI 的进步，那 2024 年之后玩家或游戏方会有更高的要求，会希望 AI 能够带来不一样的体验，不是简单的拟人，而是希望 AI 有更强的互动性，支持多模态交流，有更丰富的行为。

量子位：在技术上，是怎么实现让一个 AI Bot 或者是一个 GAME Agent 更像人类的？

刘永升：Agent 要体现出有生命的话，主要是要满足两方面：一方面是autonomous（自主性），Agent 能根据实际情况和环境做决策，另一方面是interactivity（可交互），它能够跟玩家、跟其他 Agent、跟环境有互动的能力。我觉得得从这两个维度不断提升。

现在大多数 Agent 在 autonomous 方面挺强的，能够在比较复杂的场景下做出非常好的决策。但现在的 AI 在可交互性方面还是偏弱，一些 Agent 只是把简单的语音或视频作为 input 放进去，这些还不够。GAME Agent 在交互方面还有非常多的东西要去推进。

量子位：在您的设想当中，未来的 Agent 有没有具体一个形象？

刘永升：如果有一天你分不出来跟你互动的是真人还是 AI，这可能是一个比较终极的目标吧！其实这个是比较难的，比单纯的对话难，对话现在某种程度上来讲，可以认为是已经通过图灵测试的，但是把互动性考虑进去的话，很多维度的输出以及多种维度输出之间的一致性，挑战很大。

量子位：最终如果所有的 NPC 或者是 Bot 他们都变成很优秀的 Agent，那我们的在线游戏是不是就会变成了 AI 伙伴和人类在虚拟世界中见面？

刘永升：后面会怎么演进，现在还比较难看到终点。我个人，包括跟一些游戏界的一些朋友去聊，觉得大趋势是这样的：现在生活中，手机智能了，汽车智能了，家具也变智能了，什么东西都越来越智能，现在游戏作为一个用户花比较多时间去体验的一个东西，那他也会希望游戏里面的角色或者是一些 NPC 也 " 智能 "。这是一个自然而然的诉求。

这样的话，未来游戏角色跟玩家产生羁绊，就不像之前是通过他的人物设定、精美的建模、吸引人的剧情，而是" 智能 " 这个新维度。因为 Agent 有记忆、能推理，会让玩家的游戏体验完全不一样。这是底层的变化。底层基础能力的增加，上层会迭代出什么样的机制，现在比较难想象，但值得期待。

量子位：AI NPC 中的每一个 NPC 都需要特别定制吗？

刘永升：NPC 本质就是 GAME Agent。NPC 游戏落地的时候，相当于 Agent 智能去分不同的 level，可以简单理解为 NPC 的数量很多，但是不需要每一个的智能 level 都很高。否则，实验成本或是延时各方面很难去支撑。这个是理论和实践之间必然要克服的。

NPC 会分类别、分层级，层级最低的 NPC 是不需要特别花时间的，批量生成就可以，可能会改一些它的设定。重要性高的 NPC 可能就要定制。

量子位：定制化的 NPC 通常会定制它的哪些要素？

刘永升：比如说像人设，交互，这些东西都要有的，我们还会有一些比较独特的东西，比如关系链。我们会重点实现一些 high level 的 NPC 跟其他成员的关系，谁是谁的师傅，是谁的老婆，关系走向……这些会影响到 AI 未来的决策，这些是要去定制的。

未来一定有越来越多 Agent 走进人的生活

量子位：您觉得我们现在推崇的「AI-native Game」和「游戏 +AI」之间的区别是什么？

刘永升：这个定义很难，AI 原生游戏是不是成立，我没办法去给定义和标准。但至少有一个点是可以去探讨，AI 人员是不是深度融入到整个管线里。

以前，AI 同学跟游戏管线没什么介入，游戏项目的 PM 就按照游戏各个模块把时间各方面都安排出来，向前推进，只是到了某个阶段，他把一些需求提出来，让外部的 AI 同学去实现，把这个认为是一个游戏 AI。

但是 AI 游戏的话，可能是 PM 先拆分需求。有些需求，需要 AI 同学交付东西，AI 的交付会限制到下游的安排。我们现在也这么干的，但这样干代价很大，因为 AI 有很多不确定性的东西，给现有的游戏管线和项目管理带来很大挑战。

刘永升：以设计角色为例，传统的那一套是考虑它的小传、建模、交互、动作、特效或者剧情。我们现在更关心的是 " 智能 " 这个维度，短期记忆或长期记忆、对环境的感知、做哪些动作去改变环境等等，这些东西会成为管线的一部分。角色越智能，用户越有可能获得更生动、更丰富的体验。

量子位：您认为游戏中是否需要不断提高 NPC 的地位或者说权重呢，应该在哪些方面提高，以及这些方面对于 AI-native Game 来说意味着什么？

刘永升：我觉得这个事情不急，也不见得说就是提高 NPC 的权重。现在很多人会把 AI 游戏跟让 NPC 变得更智能等同起来，但我对这种想法或者概念等同持保留意见。AI 技术出现，让新的玩法或者新的机制出来，这个概率是比较低的，但我认为 AI 跟游戏的结合确实能够带来新的体验。

AI 跟游戏的结合，不是说简单提高了 NPC 的地位。智能的 NPC 是一个元素，好比煮菜，以前可能只有四个原材料，你做出的菜就是这样，现在多了一个原材料，至于你能炒出什么样的菜，那要看厨师的天赋了。

量子位：现在的游戏都是由制作者把控游戏的设计方向。那么如果一个游戏完全由 AI 来生成、主导剧情的话，它是否会提供一些大量的无关信息，使得我们感受这个作品的时候会觉得有点冗杂呢？

刘永升：你这个问题问的非常好。以前很多人问我：" 现在不是有很多武侠小说的文本，未来能不能有一个 AI 技术，只要输入武侠小说的文本，就能够把整个武侠的东西演绎出来。"

我们内部就讨论了这个问题，以《射雕英雄传》为例，很好看，很精彩，情节也非常引人入胜，但是如果用 AI 去模拟仿真出来，天天看到郭靖跟黄蓉做一些很琐碎的事情，这是你想要的射雕英雄传吗？极端一点，洗脸刷牙这种日常琐碎的东西也要吗？很多人去畅想智能 NPC 带来的比较大的变化，就是产生更多的内容。

我们希望从底层能够涌现出有意义的东西。大多数人的想法是 top-down 这样一个结构。top-down 做起来挺累的，资源消耗大，特别是它内容体量做的比较大的时候，维护成本很高，改动或是更新都挺难的。而完全 bottom-up，也基本上不可能带来好看又无穷无尽的内容。完全让 AI 随机模拟仿真的话，它涌现出来内容一定是极其枯燥无聊的。

智能 NPC 要让整个游戏的体验不一样，一定是需要 top-down 跟 bottom-up 更好地结合起来。上层需要策划文案，把握主要的故事情节；关键节点肯定要制定出来。底层有智能的 AI，上层有相对确定的故事框架，AI 可以更好地去演绎。

你不能只给它一个起点，如果只有一个起点，其他所有的东西都乱动的话，其实它完全是无序的。你给他若干个节点，从 A 到 B 到 C 到 D 到 E 到 F，那至于 A 跟 B 之间、B 跟 C 之间，让 AI 去涌现一些随机性，是比较可行的。ABCDEF 条线是否精彩或者引人入胜，还是需要人去保证；在这个过程当中，AI 会起到一定的帮助。

量子位：相当于这样又能够保证游戏可玩，又能通过 AI 提供丰富的内容。

刘永升：上层还是要人参与。如果未来底层的 NPC 能力越来越强的话，相当于他能够去给到上层更大的自由度，上层就能够创造出更复杂的剧情，让跌宕起伏的剧情有了技术支撑。

为什么现在的剧情游戏制作起来很吃力？因为最顶层到最底层都要写得清清楚楚，它都是脚本驱动的。脚本驱动很复杂，机制也很庞大，但当内容叠加很多的时候，它的灵活性就没了。而智能 NPC 能够提供一个大力度的可控的东西。

刘永升：其他行业我也不懂，到现在为止做 GAME Agent 可以较好地让像我们这样的小团队不断迭代。GAME Agent 在游戏场景落地，能不断收集到用户交互反馈，这对我们来说是非常宝贵的，feedback 可以让 AI 不断提升它的可交互性和自主性。我们的周期比较短，而且相对可控，这可以让我们的注意力更加集中在 Agent 本身。

量子位：很多说法是在强调说游戏这个场景里面数据的多样性，数据又多、质量又高，比较适合去训练这种模型。

刘永升：游戏场景确实复杂，我们在实战中就发现在一些复杂场景中 Agent 的应对和表现让人叹为观止，非常了不起，很多东西可能我作为一个人都做不到。这可能也是 AI 技术给游戏和游戏代表的数字世界带来的惊喜吧。

量子位：您在游戏行业这么多年以来，是否有见过或者期待出现什么样的技术，能够在游戏行业中有里程碑一样的效应，让人印象深刻的感觉？

刘永升：虽然我们现在成天跟游戏团队合作，但我们本质上是一家 AI 公司，游戏是我们 Agent 落地的主要场景。回过来说 AI 技术的发展，并不是单纯的技术进步给某个行业带来 milestone，而是要和 " 人 "，也就是有想法的团队发生化学反应，才能带来真正不一样的变化。

颠覆式创新和技术革命出现的概率是比较低的，我们能做到的就是确保实验样本多，这样一来，即使乘以一个比较小的成功概率，好的创新也是有机会出来的。现在还是要前往深水区去做更多探索，之前一些小体量的、简单的尝试，更多是运营向的尝试，后面要往内容和体验这些更为深度的方向去尝试。

量子位：大模型出现以后，搜索行业几乎被彻底改变了。那么您觉得大模型这轮技术的发展，对游戏行业有达到这样巨大的影响吗？

刘永升：首先我不是特别同意大模型彻底改变了搜索这件事，的确很多人会用基于大模型的搜索，但像 Google 这种工具还是能够满足大多数人的大多数日常需求的。

至于大模型对于游戏行业的影响，个人觉得还是要找到结合点慢慢推进吧。AI 对游戏影响的传导也是有一个链路的，首先可能是在一些成功的大体量的商业化游戏中融入一些 AI 特色和调性的东西，用户反馈好以后，有 AI 特色的大体量游戏多了，会逐渐传导到 PC Game、Steam Game。

量子位：今天最后的一个问题，想请您来分享一下站在当下这个节点，您认为未来的 Agent、AI 是朝着什么样的方向发展的，超参数现在是用什么样的方式在这条道路上走的？

刘永升：我们的想法其实一直没变，未来一定会有越来越多 Agent 走进人的生活，就像《星球大战》一样，有各种各样的生物，人形的、机器的、动物的等等和谐共存。现在已经有越来越多的机器狗，未来还会有越来越多的 C 端机器人，GAME Agent 也会走出虚拟环境进入现实世界。

实现的层面，是有一个过程的，我们内部是划分了 4 个阶段，AI Agent1.0 到 AI Agent4.0。

2020 年之前，还是 AI Agent1.0，Agent 主要应用于竞技领域，具备一定的智能水平来参与游戏竞技，但能力相对较为基础和单一。2020 到 2023 年是 AI Agent2.0，AI 的竞技能力和适应性不断提升，并且开始向拟人化方向发展，在游戏中的行为和表现更加接近人类玩家，实现了从 2.5D 到 3D 再到 3.5D 游戏环境的跨越。3.0 就是我们现在这个阶段，拟人性往多样性发展，持续提升自主性和互动性，让 Agent 可以带来差异化、人性化、个性化的体验。

AI Agent4.0 阶段的话，Agent 会是一个虚实结合的状态，GAME Agent 有很大概率从游戏走进现实，最终实现我们一直描绘的 10 亿人跟 100 亿 AI 共同生活的世界。

来源：龙之谷霸主