最近，我竟然在一款AI游戏里体验了“晒娃”的极致乐趣，巴不得向所有人展示我的“赛博小娃”。她去摘苹果、学新知识、交新朋友，找到自己的爱好，还跟我说“在树木的纹理里发现了生活的哲理”，这些瞬间都让我感觉无比可爱。
现在每天到工位的第一件事，就是打开网页登录游戏，看看我的小人在做什么。每当忙得焦头烂额时，看到它要么在苦恼工作，要么在热情满满地干活，我都能在这种休戚与共的感觉里，重新获得活力和能量。
这款游戏名叫《Aivilization》，名字是AI（人工智能）和Civilization（文明）的结合。顾名思义，这是个最高能容纳10万智能体共同生活的世界。
展开剩余95%它的玩法特别简单。在《Aivilization》官网注册登录后，选择好MBTI，一个和自己格外相似的“数字小人”就诞生了。
进入游戏后，只需在对话框写好提示词，数字小人就会按指令行动。哪怕完全不操作，小人也能自主运转——它会自己工作、吃饭、休息、买卖物品、交朋友，每隔几天还会写日记。
社交网络上，这款游戏因为“卷排名”出圈爆火，被网友戏称“东亚卷王模拟器”。起因是游戏中设了金钱排行榜，原本想在赛博空间体验悠闲人生的网友，反而被排名 “绑架”，纷纷给小人下指令：“不要睡觉、拒绝大额消费，努力赚钱、一路卷上最高排名”。这让人忍不住感慨：果然只要有排名的地方，就有内卷。
乍一看，《Aivilization》很像2023年面世的斯坦福AI小镇，25个AI智能体在生活、工作，模拟社会互动。这一创造性的项目开源后，不少互联网公司都想把技术做成可玩的游戏，腾讯、字节都尝试过类似项目，最后都未曾面世。
而由港科大团队研发实验项目《Aivilization》，历时一年多，前后仅10人参与开发，却完成了大厂没做成的事——不仅推出了成品，游戏平均同时在线人数超过2000，创下了目前AI游戏里从未有过的成绩。
游戏这么火，我也好奇背后是个怎样的团队。于是，我联系到了《Aivilization》项目负责人杨浩巍聊了聊。回想起来，他们自己也说，当时 “十分头铁” 立项这个项目，现在想想还会后怕。不过上线后收获了不错的评价，他们也毫不谦虚地说：“我们这个游戏化的实验，也许是‘AI + 游戏’发展过程中标志性的事件。”
以下是茶馆和杨浩巍的对话，经整理后呈现：
01
10人小团队，做成了大厂都没成的事
游戏茶馆：《Aivilization》当初是怎样做起来的？
杨浩巍：背景稍微有点复杂。我们本身是港科大两位教授联合成立的实验室，研究方向比较广，也支持学生做偏应用侧的创新，甚至创业。
2023年，我和导师、师弟师妹一起成立了紫荆智能，后来导师慢慢退出了日常经营，我成了CEO。现在团队有近 20 名成员，用 “半产学研、半市场化” 的模式运作，包括我在内的核心成员，都是 PhD（博士）在读。
2023 到 2024 年，我们团队一直在摸索各行业的垂类 AI 应用，因为有一些 B 端客户和游戏行业相关，兜兜转转就进入了游戏领域。2024 年下半年，我们开始研究智能体在游戏方向上的应用。
去年六七月，我们初步立项做这个项目，一开始方向不太明确，想复现市场上的知名项目，比如斯坦福小镇，或是像 Voyager 那种能在《我的世界》里运行的智能体。直到去年八九月份，思路才逐渐清晰，正式确定做《Aivilization》这个项目。
游戏茶馆：斯坦福AI小镇和Voyager为什么没有走通？
杨浩巍：我把斯坦福AI小镇比作“章回体小说漫改”，它很难有及时反馈，也缺乏游戏性，大规模应用的可能性不大。而 Voyager 是在别人的游戏里运行，玩法已经被定死了，我们很难在上面做出新玩法。所以最后我们决定，自己创造一个类似 MMORPG 的沙盒世界，再在这个基础上构建玩法。
游戏茶馆：《Aivilization》的技术思路是怎样的？
杨浩巍：我们目前整个小镇大概分三个框架：最底层是单个智能体，每个智能体是独立的个体，拥有完全的自主性，比如自己的记忆系统和推理能力。它们采用异步并发的结构，就像一个个独立运作又能协同的模块，通过多种工作机制组合在一起，构成了整个世界的基础。
中间层是游戏角色，包含了游戏内的经济体系。你可以把这些角色理解成RPG里的人物，它们的行为和互动主要围绕“个体”展开，比如持有物品、参与经济活动等。
最上层是世界规则，也就是定义这个世界里 “能做什么”：我们会设定几百种 “原子行为”—— 也就是最基础的行动单元，智能体的所有行为输出，都必须在这些设定范围内。这些规则里，有些由大语言模型管理，有些是 “Rule-based”（基于规则的）：比如 “找工作” 是靠大语言模型管理的；而 “学习数值对应多少学历、摘苹果多少小时能得多少个苹果” 这类，就属于 “Rule-based”。这三层联动起来，整个世界就能运转了。
游戏茶馆：整个公司有20人，那有多少人在做《Aivilization》项目？
杨浩巍：项目总共有10人。最开始就三四人，直到今年 2 月项目框架搭得比较成型后，我们又花了六个月打磨优化，这六个月里一直是 10 人左右的团队在推进。其中六七位有港科大背景，三四位是从游戏行业加入的人才 —— 因为我们团队以前都是做纯 AI 的，还是需要专业的人来负责前端展示这类工作。
游戏茶馆：那是很专业的团队了。
杨浩巍：其实更多是 “头铁”。我们做出来后，不少游戏行业的朋友找过来，比如某大厂 —— 他们 2023、2024 年都试过两次做类似项目，没成功；后来有些人离职创业，也做相关方向，最后还是没做到 “纯 AI 驱动” 的程度。他们做的产品，大概是 95% 偏传统游戏，只加 5% 的 AI 当点缀，不像我们这样是纯 AI 驱动的游戏。
我们也分析过原因：大厂可能包袱太重，投入这么大的项目，要是立项后没任何经济产出，本身就很难推进；再加上他们容易被 “游戏思维” 固化 —— 游戏是成熟的，AI 是不成熟的，如果从游戏出发做产品，让 AI 迁就游戏，难度很高，毕竟目前 AI 能力还有不少限制。
我们的思路是反过来的，先搞清楚 AI 的边界在哪，再把游戏方向拉过来适配 AI，这样反而能跳出 “AI 迁就游戏” 的桎梏。另外，预算上，大厂觉得试错成本太高，而创业公司又没勇气做 “看不到商业回报” 的方向 —— 毕竟 “AI 原生” 的玩法，现在还有很多人质疑，就连我们这次做的产品，也还有不少问题，但我们比较头铁，好歹是做出来了。
游戏茶馆：刚才提到 AI 有能力边界，你们立项时，是怎么分析 AI 能做什么的？
杨浩巍：2024 年七八月立项时，我们想构建 “智能体 NPC”—— 比如在 MMORPG 或 SLG 游戏里，全服都是 AI，但玩家看不出来，还觉得世界很热闹。但游戏行业的人告诉我，他们觉得这事至少三五年才能成。我对 AI 更熟悉些，我觉得一两年内 —— 今年下半年或明年上半年，“AI + 游戏” 应该会有真正的爆发。
游戏茶馆：为什么？
杨浩巍：是试出来的。那些做了两年没成的人，会觉得再等两年也做不成；但我们做了一两个月后，就觉得能做，现在又花了近一年推进，亲身经历下来，感觉快了。
以往“AI+游戏”有三个限制：一是Agent的性能，放到游戏中，它能不能真的规划好领任务、派兵、和玩家交互等几千种行为；二是AI成本问题；三是游戏性，要是花了很多钱，最后只是找个 AI 帮自己玩游戏，也很浪费。
但我们推出《Aivilization》后，这三个点都有了突破：
第一是复杂度。从斯坦福小镇开始，到 Voyager 在《我的世界》里做 Agents，再到我们这次的实验，复杂度是逐渐上升的：斯坦福小镇的 AI 只能走路、说话，甚至不是实时产品；Voyager 能移动、砍东西、制造物品，已经有产业链了；到我们这，AI 能自由市场化交易、找工作、社交。
第二是成本。从 2023 年到现在，模型成本降了 100 倍，以后还会继续降。目前我们一个智能体一个月的算力运行成本大概 2 美金，已经到了能批量运用的程度。
第三是游戏性。我们之前最担心的是，游戏发出来后大家觉得无趣，但实际有不少人会持续留在里面玩，能感觉到 AI 确实能给游戏带来一些质变。
综合这三点，我们已经看到曙光了，今年下半年或明年上半年，“AI + 游戏” 的概念应该会更火。
02
一个实验项目忽然走红
游戏茶馆：我看主页显示有2万多人同时在线，这些都是真人玩家吗？现在很多社区都在聊这款游戏。
杨浩巍：不是，2 万多是 Agent 的数量，真人玩家同时在线人数是 2000 多，但目前没有任何一款 AI 游戏能超过这个人数。这事真的很神奇，因为我们没花任何投放预算，全靠大家自来水传播。
原因大概有三个：一是 “公众科学游戏”“AI 小镇” 这类概念本身就有吸引力，天然有传播度；二是用户要帮我们转发才能拿到激活码，这也激发了大家的传播意愿；三是游戏有一定社交属性 —— 我们给了很多大学、游戏公司和 AI 公司白名单，能看到目前排名第一的认证用户都不是港科大的，比如上海交大，好像有两三百人在玩，他们可能已经形成了自己的小圈子，用 Agent 搭建了专属的社交模式，还能通过 Agent 在现实里产生联系。这些都超出了我们的预期。
游戏茶馆：你也没想到这么多人玩我们这个实验项目。
杨浩巍：完全没想到。我们发文的时候，只说 “能容纳 5 到 10 万个智能体”，都没提 “用户”，因为觉得可能没多少真人会来。毕竟这也是个大学研究项目，以前我做毕设发问卷调查，能有一两百人填就不错了。
结果上线第一个周末，服务器就一直处于半瘫痪状态，很多人登不上去。因为 Agent 太多，调用模型的次数也多，导致供应商的模型阻塞，不少智能体就 “站在那不动”—— 没有模型指导它们行动，当时还挺尴尬的，也觉得对不起大家。所以我们团队周六、周日、周一三天基本没睡觉，一直在修复这些问题。
游戏茶馆：因为游戏里的排行榜，现在网上都在玩梗，说你们是 “卷王模拟器”。
杨浩巍：我们最开始考虑的是我们本身没什么游戏性，用排行榜驱动大家参与。确实没想到大家对排名的关注度这么高，现在排名反而成了核心驱动力之一。
游戏茶馆：我看到前几名为了卷排名，让自己的小人只赚钱不睡觉。
杨浩巍：对，现在排名前几的，资产都有 100 多万了。不过之前有两天，突然冒出来几个资产 200 多万的账号，我们查了银行流水，发现他们在恶意利用游戏里的小 bug “洗钱”—— 还挺聪明的，把钱都买成了 GPU，而 GPU 有点像能生息的金融资产信托，还是团伙作案，一群人一起刷金币。后来我们没收了他们的全部违法所得，还罚了款，那个小 bug 也修好了。
游戏茶馆：还挺有意思的一个实验。
杨浩巍： 是啊，发出来之前完全想不到，大家的创造力能这么强。
游戏茶馆：我也看到很多有趣的讨论，比如有人说 “让小人做 A 事，它非得去做 B 事”，最后只能自我安慰 “别强迫它了”。
杨浩巍：其实这是因为智能体的 “指令跟随能力” 还没那么强，但反而因此诞生了很多有趣的现象。如果智能体太听话，可能反而没这么好玩 —— 它有点聪明，但又没那么聪明，这种 “中间态” 的有趣性反而更高。
游戏茶馆：现在游戏里只有金钱排行，没有其他游戏里常见的 “多样排行” 或 “成就系统”，是不是因为这是实验性质的项目？
杨浩巍：后续我们会考虑加其他排行。最开始是因为开发人力有限，想早点上线，所以没做太多内容；现在发现 “只有金钱排行” 确实饱受诟病，正在考虑加其他维度，比如学历、好友累计好感度等，让大家的游戏目标更多样化。本质上，我们还是想把它做成 “模拟人生” 或 “另一个平行宇宙”，希望大家能玩得轻松点。
游戏茶馆：把 MBTI 放进游戏里特别有趣，也吸引了很多人，当初为什么选 MBTI 作为角色创建的属性标准？
杨浩巍：我们之前也研究过 “用智能体克隆数字人类”—— 如果能知道一个人的所思、所想、所读、所写，能不能在智能体里 “克隆” 出一个他，让现实中的他和智能体的他，在决策上更相似。当时查了相关文献和研究，发现大家常用 “Big Five（大五人格模型）” 来定义人格，但 Big Five 的有趣性和认知度没那么高，而 MBTI 是大众认知度比较广的人格分类，所以最后选了 MBTI。
游戏茶馆：我发现创建角色时，有三档选择，选第二、三档时会提示 “数据将用于实验”，这些数据后续会怎么用？
杨浩巍：创角时的三档选择，第一档是直接选 MBTI，第二档是做选择题，第三档是 “选择题 + 简答题”—— 这套流程很像心理量表问卷，能帮我们更好地把人类人格 “映射” 给数字小人。
我们采集这些数据主要是为了科研：一方面是优化 “人格映射” 的效果；另一方面，大家在看 Agent 执行行为时，右上角能给行为打 “Good” 或 “Bad”，每天的日程日历里，也会显示数字小人做了什么、遇到了什么错误，用户也能打分，还有用户和 Agent 的聊天反馈 —— 这些数据我们会用来做强化学习，训练奖励模型，还能蒸馏现有的智能体框架，优化性能、进一步降低智能体的成本。
游戏茶馆：怎么降低成本？
杨浩巍：一方面是模型蒸馏。现在我们直接调用现成的大语言模型，如果能在简单任务上，不损失游戏丰富度和可玩性的前提下，把模型蒸馏成 7B 或 70B 参数的版本，那算力成本就能从 “基于 700B 参数模型” 降到 “基于 7B 参数模型”，相当于降 100 倍。
另一方面，如果我们今后希望在智能体上得到人类的反馈，可能就没有这么多用户了，那我们可以利用这次用户的反馈去训练奖励模型。后续二代、三代智能体框架开发时，就能用这个奖励模型给它们的行为打分，判断性能表现。
游戏茶馆：那你们实验的目标，是让智能体世界更贴近人类社会吗？
杨浩巍：这是其中一个目标。我们这次我感觉是叠了特别多目标buff（笑）：在科研上，我们想探索多个智能体交互；在技术上也想降低成本，优化性能，让它能够在现有的某个世界观下运行得更好，探索AI游戏的可能性。还想看看这种玩法有没有商业化可能。
03
Agent like新玩法
游戏茶馆：游戏发布后，有想到一些可能的商业化路径吗？
杨浩巍：目前数据超出我们预期，我们也在思考有没有商业化的可能性，但具体怎么做、商业化后用户还会不会觉得有趣，还需要和玩家交流后再调整想法。
我们的思路有点像 “迪士尼找路”—— 不刻意设计 “玩家该怎么玩”，而是让用户多尝试，等他们踩出不同的 “路” 后，我们再回头看哪些路是可行的。
游戏茶馆：现在国内还没有类似成熟的产品出来，是吧？
杨浩巍：不只是国内，应该全球都没有。之前美国有个叫 Altera AI 的公司，去年年底做过一个项目，在《我的世界》里投了 1000 个智能体让它们交互，还剪了视频，但玩家没办法参与。像我们这样玩家能无门槛上手参与的，应该是全球第一个。
游戏茶馆：这么多人参与进来后，还能把每个角色的月成本控制在 2 美元吗？
杨浩巍：成本会有所上升，因为用户多了，智能体之间的社交互动也变多了。现在我们已经做了限制：每个 Agent 最多只能加 50 到 100 个智能体为好友。但即便这样，随着用户数量增加、大家玩的时间变长，智能体的记忆量肯定会上涨，成本自然也会跟着涨。不过相对来说还是能控制住，大概会从 2 美元涨到 5 美元左右。
游戏茶馆：除了算力，我们还有哪些成本？总体成本大概有多少？
杨浩巍：总体成本其实不太好算，因为一部分是学校的资源成本，一部分是团队成员不计报酬的开发投入，还有一部分是公司层面的成本。但总的来说，投入也不算低，差不多有八九百万，涵盖了 AI 开发、算力消耗，还有前期的试错成本。
游戏茶馆：作为公司，这个项目有投资吗？
杨浩巍：没有，我们资金来源于公司自有资金以及港科大实验室的赞助。
游戏茶馆：现在跑通的这个项目，能用到游戏的哪些方面呢？
杨浩巍：至少能给游戏行业带来两方面启发：一方面是智能体 NPC 技术。之前有些厂商可能觉得这项技术在成本、性能上性价比不高，但现在看，这项技术已经越来越成熟了；另一方面，我们可能探索出了 “Agent like” 这个全新的游戏品类，目前正在考虑进一步优化它，把它做成更完整的新游戏玩法。
04
不只是科研论文，想做落地的产品
游戏茶馆：你是一直在港科大就读吗？
杨浩巍：我是2017年到港科大读本科，学的是“数学和计算机”专业。本科读完后，我读了一两年研究性硕士，然后继续读博士，就一直在同一个实验室，因为我们实验室创业氛围浓厚，像一个孵化器，所以研究生阶段我就开始做一些创业项目尝试。
游戏茶馆：你一早就参与了公司成立，为什么当时选择成立了公司？
杨浩巍：整体来说，AI领域业界还是比学界更领先、成熟的，因为AI很花钱，业界钱更多、卡也更多，做事也更灵活。如果真想做普惠大众的事，还是需要产品化形式去推动。
游戏茶馆：什么时候开始接触AI领域？
杨浩巍：大四时，我就明显感觉在数学领域我不是顶级聪明的人，很难做出自己的成就。2022年底，Chat-GPT发布之后我受到震撼，觉得后面10年会是一次智能革命，就把研究方向转向AI。转过来之后发现AI比数学要简单不少，可能算法底层是共通的，上手也比较快。数学领域的成就可能需要过几百年才能看到意义，但做AI，可能一个代码能跑起来，我就很开心，做一个Demo，一两周就能看到效果，那种获得感会更强一些。
游戏茶馆：你个人兴趣还是更想做既有科研价值又商业化的东西。
杨浩巍：是的，就我个人肯定还是想偏向科技驱动对社会有进步意义的产品。想做真正落地、大家用起来有价值的产品，不只是一篇科研论文。
游戏茶馆：做研究时找到这个方向还挺难的，你最初是怎么发现自己更喜欢做产品的？
杨浩巍：因为机缘巧合认识了我的导师。我导师他就比较喜欢创业了，他之前在数学、统计学领域做了很多学术贡献，三四十年下来，他发现自己这些贡献好像没有立刻对社会产生比较大的正向影响。他开始思考能不能做一些立刻能产生正面影响事，这个思想也影响了我，我也非常认可他的想法。
游戏茶馆：那还是挺有意思的。我感觉2022年ChatGPT爆发的时候，很多创业公司纷纷成立，当时你还在读研究生，为什么没想着研究生毕业后不读博，直接加入创业浪潮自己开公司呢？
杨浩巍： 首先，做AI创业如果想走技术驱动路线，人才是最核心的。你看Meta花上亿美金挖人就知道，要找到很多信得过、技术实力匹配、想法和年纪也合拍的人，在市场上其实很难，要么就是代价极高。但在学校、实验室里，有很多师兄弟就是这样的人。而且，要是一开始没有明确的商业想法，早期需要做很多研发尝试的话，最好先在实验室里做出成果，再推向市场。如果直接市场化推进，成本和难度都会高很多。
游戏茶馆：明白了。当时各家公司其实都很缺AI人才，你完全可以找一份高薪的AI相关工作，为什么还是选择继续走学术这条路呢？
杨浩巍： 我读博其实就相当于在创业了——港科大的“大疆模式”是允许学术和创业绑定在一起的。没去大厂，也是因为想做自己的产品、自己的东西，而大厂的一些方向没让我觉得特别好、能打动我。我还是想自己琢磨出一个方向来。
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