实测Livo｜我混进AI「西部世界」1小时，被NPC当场拆穿

编辑｜杨文 AI NPC 开始趁用户下线，继续过自己的日子了。 以前开放世界能塞几百个角色，城市有昼夜，NPC 按日程吃饭上班睡觉，但这些行为大多提前写在程序里。用户不触发任务，故事便不会发生，用户一离开游戏，NPC 就集体趴窝。 大模型出现后，开发者开始尝试让 AI 参与角色决策和世界运行。 最早跑出来的是 AI 生成故事。2019 年，Latitude 推出 AI Dungeon，让 AI 当起「地下城主」，用户可以输入任何行动，AI 会顺着上下文继续编写情节。 链接：https://aidungeon.com/ 2023 年，斯坦福大学和谷歌提出 Generative Agents，把 25 个 Agent 放进一座虚拟小镇。它们会记忆、计划和社交，还自行组织了一场情人节派对。 这项研究让人看到，当角色拥有记忆、目标和社交能力，故事可以从人物互动中自然出现。 链接：https://arxiv.org/pdf/2304.03442 2024 年， Unbounded 进一步尝试「无限游戏」 。语言模型负责生成玩法、故事和角色互动，视觉模型实时生成新的场景。 链接：https://arxiv.org/pdf/2410.18975 同期，Altera 在 Project Sid 中把 1000 多个 Agent 放进《我的世界》，这些 Agent 逐渐形成职业分工、制定或修改规则，甚至传播文化和宗教。 链接：https://arxiv.org/pdf/2411.00114 到了 2026 年，Latitude 又推出 Voyage，在生成式叙事之外加入 World Engine，用来追踪人物背景、关系、地点、物品和长期后果。角色记得用户以前干过啥，也会按自身动机改变立场。即使用户下线，世界状态仍能继续演进。 链接：https://voyage.io/ 不过，一个能够运行的世界，不等于一个好故事。 Agent 可以聊天、行动，甚至组建社会，但悬念如何铺设，关系怎么产生张力，还得靠内容设计。 最近， 快看新上线了一款 AI 产品 Livo ，选择从内容入手，其形式有点类似「AI 酒馆」。 创作者先搭建世界观、主要人物和关键剧情，再由多个 Agent 维持角色的情绪、记忆、关系和日常行动。用户会获得一个世界内身份，进入一段已经埋下矛盾、秘密和人物命运的故事。 目前，Livo 已推出四个精品故事世界，题材覆盖校园、都市、谍战和奇幻。 其中在《蒂利亚之冬》中，故事设定在一列横跨大陆的「和平号」上，用户带着各方争夺的 XK-101 样本登上列车，也由此被卷入多个阵营的较量。 用户需要判断谁可以相信，也可以隐瞒、试探甚至欺骗角色，已经说过的话会进入记忆，角色的情绪与关系也会发生变化。与此同时，列车上的人物还在按照各自的日程行动，新的事件持续出现。 当创作者写下的故事骨架遇上会自主行动的 Agent，Livo 能否让一个故事世界真正活起来？ AI 版「西部世界」来了 Livo 很容易让人想到美剧《西部世界》。 剧中的未来乐园被布置成美国西部小镇，里面生活着一群高度拟真的 AI 角色，人们称之为「接待员」。他们有身份、有工作，也有各自的故事。每天，角色按照写好的剧情相遇、冲突和死亡。夜晚来临，工作人员将他们维修并清除记忆。第二天，一切重新开始。 人类游客可以进入乐园，随意参与和改变剧情。随着旧记忆不断残留，部分角色逐渐意识到自己身处循环。他们开始怀疑眼前的世界，也开始追问自己的选择究竟来自程序，还是来自真实意愿。 打开 Livo，也能看到类似的产品想象。首页是一片世界星图，每颗星对应一个独立故事，用户选中一个世界，便以特定身份进入其中。 Livo 融合了互动小说、剧情游戏、AI 角色扮演和世界模拟，核心依然是故事。它把叙事从一条预先完成的剧情，扩展到人物、关系、记忆和持续变化的世界状态。 就以《蒂利亚之冬》为例。 开场动画很快交代了战争背景和身份设定，用户从一开始就有明确的来历、任务和秘密，但谁值得信任，其他人又掌握了多少信息，都需要在故事中逐渐判断。 随后出现的是一张俯视角列车地图，角色头像分布在阅览室、仓库、二等车厢等地点，各自按照日程行动。 地图下方持续更新世界动态，记录新角色登场、人物行动和正在发生的事件，即使没有用户干预，这个世界也在自运转。 我们先进入了罗兰的剧情。这段相遇属于「注定的命运」，关键情节已经由创作者提前设计。开场有明确的时间、地点和矛盾，罗兰会描述自己的动作，也会借一个关于自由与秘密的故事试探我们。 系统提供了剧情选项，我们也可以直接输入，可以顺着他的问题回答，也可以追问、回避、隐瞒，甚至故意给出错误信息。每次选择之后，剧情都会继续生成，罗兰的动作、语气和态度也会变化。 这种体验更接近互动小说，场景描写、人物动作和心理变化一起出现，用户既在阅读故事，也在扮演故事中的角色。 界面下方会显示罗兰当前的情绪。点开 Deep Feeling，还能看到他如何理解我们刚刚说过的话，系统用权衡与玩味、亲密与疏离、爱怜与杀伐等维度呈现他的状态。 具体感受也会被记录，我们记得他的名字，他产生「雀跃」；我们看穿故事里的秘密，他又感到「愉悦」。这些反馈让我们知道，同一句话进入角色心中后，留下了怎样的影响。 结束对话后，这段经历会进入「我们的命运」。其中，「注定的命运」承载主线和关键事件；「潜在的命运」结合当前关系与过往选择生成新的支线；「已发生的命运」保存我们亲历过的情节。长按界面中的蝴蝶，还能寻找一段新的潜在命运。 这让故事拥有两种推进方式，我们可以跟随创作者设置的主线，也可以根据人物状态和当前关系，进入临时生成的情境。 角色也会在互动中发生变化。与罗兰交流后，我们打开了他的「灵魂图谱」，清醒理智、擅于伪装、野心勃勃、冷血残酷等特征组成了他的性格轮廓。部分信息最初处于隐藏状态，随着交流深入才会逐渐显现。 「灵魂演化」会记录变化发生的原因。一次谈话可能让他的戒备下降，也可能暴露出更强的试探欲。我们能够看到角色此刻的状态，也能追溯他为什么产生变化。 「照见我」把视角转向我们。页面会记录角色对我们的理解、我们对角色的了解，以及我们对他们造成的影响。我们在观察角色，角色也在逐渐认识我们，说过的话会拼出一个属于我们的形象，并影响下一次相遇。 一轮体验下来，Livo 更接近一款以人物关系和剧情选择为驱动力的 AI 互动叙事产品。它最特别的地方在于连续性，地图、对话、人物情绪和世界事件彼此关联，用户退出聊天，故事也没有随之暂停。 AI 生成的开放性，能和专业叙事结合吗？ 在一两轮对话里，角色保持人设并不难，但互动被拉长后，它还能否一直像自己，才是真正的考验。 角色完全不变，长期互动很快会失去新鲜感；变化缺少依据，又会出现人格漂移。一个谨慎多疑的人，不能因为几句示好便突然交付信任。 Livo 为此给角色设置了两套状态。 六层人格档案 保存相对稳定的部分，包括自我意识、底层需求、信念、思维方式、立场和情绪倾向； 实时变化的情感状态 ，则记录角色在具体情境中的感受，新的体验会影响当下判断，重要经历还会沉淀进长期关系。 故事的开放性则带来了另一项挑战。 传统互动叙事依靠分支树，每个选项和结果都由创作者提前写好，内容越复杂