任务背景
一款新游戏常常可以被概括为：
▏ 新游戏 = 游戏 A + 游戏 B + …… + 游戏 N
许多热门游戏也因此被称为“缝合怪”：坏消息是到处都似曾相识，好消息是它把成熟的玩法都缝到了一起。
但大模型带来的可能不只是更便宜的代码、美术和文本生产。具有目标、记忆、性格和自然语言交互能力的
Agent，可以成为游戏规则中的实际参与者。这使我们有机会尝试一些此前难以实现的玩法，而不仅仅是重新组合已有机制。
本题希望你设计并实现一款模拟 MMORPG 生态的单机经营游戏：
- Agent 扮演虚拟世界中的“玩家”；
- 每个 Agent 独立操作一个游戏角色；
- 真人玩家不再只是其中的一名冒险者，而是管理这些 Agent 的经营者；
- Agent 会工作、成长、社交，也可能拒绝命令、产生矛盾，甚至离开公司。
默认背景为太空时代：真人玩家是一家星际公司的 CEO，Agent 是公司的员工，它们会驾驶各自的飞船完成战斗、探险、采矿等任务。
你也可以自由选择其他世界观，例如公会、佣兵团、偶像事务所或魔法学院，但不应改变本题的核心：
▏ 让由模型驱动的 Agent 真正参与游戏规则，并让“管理这些 Agent”本身成为玩法。
名词约定
为避免歧义，本文使用以下称呼：
- 真人玩家：实际游玩、操作并评价你的游戏的人。
- Agent 员工：由模型驱动的虚拟玩家，具有自己的属性、状态、目标和记忆。
- 游戏角色：存在于游戏世界中的可操作对象。操作者可以是真人玩家，也可以是 Agent。
- 公司：真人玩家经营的组织。采用其他背景时，也可以对应为公会、团队、事务所等。
任务要求
本任务将会要求大家制作一个模拟传统MMO的单机游戏，即由Agent扮演玩家，而你的玩家则作为一个经营者的模拟经营游戏
技术选型不限，可以使用游戏引擎，可以使用AI生成包括代码、美术资源等任何内容，可以使用AI调试游戏数值
我们不考察资源是否全部由参赛者手工制作，但你需要能够解释自己的核心设计与实现
最终需要进行现场路演和一个2分钟以内的演示视频，及一个试玩demo
demo仅需展示出核心玩法接口，不要求
- 实现真正的多人联网或 MMO 服务器
- 制作大量关卡、剧情和数值内容
- 完成商业化、付费或长线运营系统
- 新手引导或其他拉新、促留存设计
单人完成本题时，将不会考察画面和音效，你可以直接使用纯文本的形式展示游戏过程
团队完成时，也不会重点考察画面和音效，你可以使用商店素材、AIGC生成素材或者几何图形展示游戏过程
Lv.1 让我们先构建一个简单的游戏世界
MMORPG 中通常存在多种游戏内容。我们可以从三个维度描述这些内容的难度：
- 操作者能力：反应力、判断力、解谜能力等；
- 游戏角色强度：等级、技能、装备、飞船性能等；
- 时间和注意力投入：挂机、偶尔操作或持续投入。
不同任务应有不同的要求、风险和收益。例如：
- 战斗任务：依赖角色强度和战斗决策，风险较高，收益也较高；
- 探险任务：依赖判断或解谜能力，对新人角色较友好，收益中等；
- 采矿任务：主要消耗时间，可以挂机，风险和收益较低；
- 运输任务：收益低却稳定，但可能受到航线、时间或随机事件影响。
你需要实现至少三种方向不同的任务。它们不能只是名称和奖励数值不同，而应在以下方面存在明确差异：
- 适合什么样的角色或操作者；
- 需要投入多少时间和注意力；
- 失败风险；
- 收益类型；
- 对后续成长的价值。
任务可以被简化为计时、状态判断或数值结算，不要求每种任务都实现为完整小游戏。
加分项：
真人玩家可以直接操作一个游戏角色参与部分任务。
这里的“参与”应当包含实际决策或操作，例如选择攻击目标、解决事件、规划路线或完成小游戏，而不只是点击“开始”后等待进度条结束。
Lv.2 让我们完善这个游戏世界，建立成长与反馈循环
游戏之所以吸引人，是因为它持续给予玩家正反馈
在Lv2中，你需要持续向真人玩家和 Agent 提供可观察的反馈
任务收益可以作用于三个层级：
- 公司层：货币、材料、声望、公司资产；
- 角色层：经验、技能、装备、飞船性能；
- 操作者层：任务熟练度、信任、疲劳或其他长期状态。
你不需要完整实现所有资源，但应至少实现两条相互独立的成长路径。例如：
- 角色升级与技能分配；
- 飞船、装备或模块更换；
- 公司资产升级；
- 特定任务熟练度提升。
成长不能只是数字增加。它应当实际改变后续任务，例如：
- 提高成功率或收益；
- 降低任务时间或风险；
- 解锁新的任务；
- 改变 Agent 对任务的偏好；
- 允许采用新的解决方式。
装备制造、升级和材料系统可以简化。例如，装备可以直接掉落，不要求实现完整的制造链。
完成 Lv2 后，游戏至少应形成以下闭环：
▏ 选择任务 → 执行与结算 → 获得收益 → 进行成长 → 影响下一轮任务
完成Lv2部分的游戏，即使没有Agent的参与，也应当能够当作一款增量游戏进行游玩
Lv3.让Agent加入游戏
到这里为止，我们要开始真正的挑战了
Agent 将作为公司的员工加入游戏。每个 Agent 独立操作一个游戏角色，并具有相对稳定的个体差异，例如：
- 反应力；
- 判断力；
- 耐心；
- 风险偏好；
- 合作倾向；
- 对收益、成长或社交的重视程度。
这些属性不同于游戏角色的技能和装备。角色属性决定“能不能完成”，Agent 属性则影响“愿不愿意完成”和“会如何选择”。
你至少需要实现两个具有明显差异的 Agent，并满足以下要求：
1. Agent 能自主作出游戏决策
Agent 应当根据以下信息选择自己的行动：
- 当前可用任务；
- 自己操作的游戏角色状态；
- 自身性格和长期目标；
- 公司当前状况；
- 与其他 Agent 或真人玩家的关系；
- 近期事件或对话记忆。
可选择的行动可以包括：
- 选择或拒绝任务；
- 选择装备、技能或成长方向；
- 邀请其他 Agent 组队；
- 接受或拒绝邀请；
- 向真人玩家提出需求；
- 在风险和收益之间作出取舍。
模型作出的行动应被转换为结构化指令，并由游戏规则验证和执行。Agent 不能使用游戏中不存在的物品、能力或任务。
2. 对话能够影响后续游戏过程
真人玩家不能直接接管 Agent 操作的游戏角色，但可以通过聊天、承诺、奖励、说服或施压影响它们。
对话的影响不能只体现在回复文本中。它需要改变至少一项后续状态或行为，例如：
- Agent 对某类任务的偏好；
- Agent 对真人玩家的信任；
- Agent 是否愿意接受高风险任务；
- Agent 的短期目标；
- Agent 是否愿意继续留在公司；
- Agent 与其他员工的关系。
Agent 不必无条件服从真人玩家。拒绝、误解和协商同样可以成为玩法，但其行为应当与性格、状态和上下文具有可解释的联系。
3. Agent 的行为必须进入成长循环
Agent 完成任务后，应获得实际收益，并能够使用这些收益提升自己操作的游戏角色或改变自身状态。
至少需要展示一次完整过程：
▏ Agent 自主选择任务 → 任务完成或失败 → 获得收益或损失 → 角色、Agent 或公司状态改变 → Agent 下一次决策发生变化
4. Agent 之间存在至少一种互动
你需要实现至少一种 Agent 与 Agent 之间的互动，例如：
- 邀请组队；
- 建立或降低好友关系；
- 帮助经验不足的员工；
- 因任务分配产生矛盾；
- 交换资源或装备；
- 争夺同一个稀缺任务。
这里不要求实现复杂的社会模拟，但一个 Agent 的行为应当能够影响另一个 Agent 的状态或选择。
实现边界
当真人玩家没有参与某项任务时，任务过程可以是黑盒，只展示计时、关键事件和结算结果，不要求模型逐帧操作游戏角色。
模型也不需要在每一帧或每个游戏 Tick 中调用。推荐只在具有实际决策意义的节点调用模型，其余过程由确定性的游戏规则完成。
只有聊天文本由模型生成、但所有游戏决策均由固定脚本完成，不视为完成 Lv3。规则系统、行为树和随机事件可以参与决策，但应明确说明模型实际负责了什么。
加分项：与 Agent 并肩完成任务
如果实现了 Lv1 的真人操作玩法，可以进一步允许真人玩家与 Agent 组队完成任务。
Agent 在任务过程中应有独立行为或决策，例如提出建议、选择目标、提供支援、临时撤退或发生分歧，而不是变成另一个自动增长的进度条。
Lv4.构建一个真的模拟经营生态
真人玩家扮演的是公司的 CEO，而不是普通员工。
在角色和 Agent 成长之外，可以进一步加入公司的经营目标，例如：
- 招募、解雇或挽留 Agent；
- 为新员工配置初始角色或飞船；
- 分配装备和任务；
- 建设公司资产；
- 解锁新的星系、任务地点或业务类型；
- 平衡员工成长与公司利润；
- 处理员工之间的关系和矛盾。
单纯的数值增长容易失去挑战。你可以尝试加入更具长期影响的系统，例如：
- Agent 产生需要真人玩家处理的特殊事件；
- 员工疲劳、消极怠工或提出加薪要求；
- Agent 因长期目标无法实现而选择离职；
- 由 Agent 控制的竞争公司；
- 竞争公司挖人、争夺任务或发动冲突，喜闻乐见的地图涂色；
- 不同员工形成小团体；
- 公司制度影响所有 Agent 的行为。
Lv4 不要求完整实现。
你可以选择一个方向，提交以下任一种可行性证据：
- 可交互的最小原型；
- 一段能够改变游戏状态的垂直切片；
- 一组基于现有规则运行的模拟结果；
- 一个可重复演示的事件链。
开放问题
这些问题没有标准答案，可以在设计和路演中选择性回答：
- 真人玩家究竟是在命令 Agent，还是在说服 Agent？
- 如果 Agent 永远听话，它与普通 NPC 有什么区别？
- 如果 Agent 过于自主，真人玩家为什么还需要参与？
- 哪些决定应该交给模型，哪些应该由确定性的游戏规则负责？
- 如何保持角色差异，同时避免 Agent 变成单一性格标签？
- Agent 说出的理由与其实际决策不一致时，应该相信哪一个？
- 如何让模型的错误成为有趣的事件，而不是破坏存档的故障？
- 同样的游戏状态是否应该产生可复现的结果？
- 模型调用带来的延迟和成本，是否也可以转化为游戏设计的一部分？
我们不期待唯一答案。我们更关心你如何定义问题、控制范围、作出取舍，并将这些取舍转化为可玩的机制。
补充材料
驱动Agent玩家的模型可以使用免费模型API，这里推荐GLM-4.6V-Flash https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/free/glm-4.6v-flash
不建议将工作室为大家准备的二面工具token用于Agent玩家