适应性民俗

适应性民俗

Kweebec 从静态 NPC 转变为具有记忆功能的 AI 驱动的互动角色。AI 在本地托管。

Mobs\Characters

梦想

我一直希望能看到“智能”NPC，利用 AI 成为动态实体，能够真实地响应并具备记忆能力。这是我第一次尝试让这个梦想成真。

重要提示：我清楚 AI 存在局限性和潜在风险，但我相信由 AI 驱动的 NPC 能够为玩家创造独特、沉浸且愉快的体验。这成为我持续制作这个模组的强大动力。

概述

Kweebec 从静态 NPC 转变为由 AI 驱动的互动角色。

每个 Kweebec：

  • 拥有独特的名字
  • 使用本地生成的 AI 对话进行角色扮演式回应
  • 能够记住过去的对话

结果就是营造了一个更具沉浸感的世界，让 Kweebec 感觉更加有意识、反应灵敏且充满生机。

例如：

  • 我问一个 Kweebec 哈利·波特是谁，它不知道
  • 我教了这个 Kweebec 哈利·波特是谁
  • 我再次问该 Kweebec 关于哈利·波特的事，它能够告诉我相关信息

功能

NPC 身份

  • NPC 在生成时，会从一个精心挑选的“植物人”风格名字列表中分配一个名字

AI 驱动的对话

  • 通过游戏内聊天与任何 Kweebec 进行 AI 驱动的对话
  • 完全本地运行，基于 Ollama 后端（开源软件）
    • 无成本
    • 无限制
    • 无需联网
  • 低延迟（通常低于 2 秒）

持久记忆系统

  • NPC 对话历史存储在本地文档中（AI 记忆存储路径：(world)/mods/Adaptive_Folk_Kweebecs）
    • 由 AI 进行总结并用于以 Kweebec 角色身份进行回应
  • NPC 可以引用与多个玩家的过往互动

优雅降级模式

  • 如果 AI 未设置（Ollama + 任何 AI 大语言模型），Kweebec 仍会保留其新名字，并使用简单的降级回应。

快速上手

完整体验（名字、AI 驱动的 Kweebec 回应、对话记忆）

  • 将 .jar 文件放入 Hytale 的“Mods”文件夹
  • 安装并运行 Ollama 开源软件（https://ollama.com/download）。此软件用于连接模组与您的本地 AI
  • 使用任意命令行界面（Windows 上的 PowerShell 或命令提示符）拉取一个供 Ollama 使用的模型，使用此命令：ollama pull llama3.2:3b
  • 启动 Hytale，选择 Adaptive Folk 模组，然后与任何 Kweebec 对话！

最小化体验（名字、基础 Kweebec 回应）

  • 将 .jar 文件放入 Hytale 的“Mods”文件夹
  • 启动 Hytale，选择 Adaptive Folk 模组，然后与任何 Kweebec 对话！

关于大语言模型（LLM）的补充信息

推荐的大语言模型列表：

  • llama3.2:3b（我的推荐，也是我在 RTX 3060 Ti 上测试时的首选模型）
  • llama3.2:1b（我推荐给性能低于 RTX 3060 Ti 的电脑使用）
  • gemma3:4b
  • gemma3:1b
  • qwen2.5:3b
  • qwen2.5:7b
  • mistral:7b
  • gemma3:12b

关于本地大语言模型使用的重要说明：

  • 只要你的硬件支持，Ollama 库中的任何大语言模型都能工作。我发现我的 RTX 3060 Ti（8GB 显存）在上文列出的 llama3.2:3b 模型上运行得非常好。显存很可能是你的瓶颈。
  • 防护机制因模型而异！我发现 llama3.2:3b 是一个在安全回应方面表现很好的模型。

Ollama 命令示例

  • 下载模型：ollama pull llama3.2:3b
  • 删除模型：ollama rm llama3.2:3b
  • 查看所有模型：ollama list

特别鸣谢：

常见问题解答：

Kweebec 能记住与多个玩家的互动吗？

能。Kweebec 可以引用不同玩家之间的互动。

支持哪些 AI 模型？

只要硬件能支持，任何 Ollama 支持的模型都应该能工作。

什么会影响性能？

性能主要取决于：

  • 你的 CPU/GPU
  • 可用显存（VRAM）
  • 你运行模型的大小

较小的模型通常响应更快。请注意参数规模（'b' 值）。'b' 值越高，模型通常越强大且资源消耗越大（例如，‘1b’ 模型的性能远高于 ‘3b’ 模型）。

为什么 Kweebec 没有用 AI 回应？

  • Ollama 未安装或未运行
  • 未安装任何模型

在这些情况下，将使用基础的降级回应。

使用这个模组安全吗？

  • Ollama 是开源的
  • 所有 AI 都在你的本地机器上运行。不会向外发送任何数据。
  • 我测试过的 AI 模型都具备良好的防护机制，但 AI 总有一定的风险做出不当回应。