Sự hội tụ của trò chơi, AI Agent và crypto

Chúng tôi đang chuyển từ một thời đại "Chơi để kiếm tiền (play2earn)" sang một thời đại hấp dẫn hơn: vừa đầy đủ niềm vui thực sự, vừa có thể mở rộng vô tận.

Tác giả: Sid, IOSG Ventures

Tiêu đề gốc: IOSG Weekly Brief｜Sự kết hợp giữa game, AI Agent và tiền điện tử #260

Ảnh bìa: Photo by Lorenzo Herrera on Unsplash

Bài viết này chỉ dùng cho mục đích học tập và trao đổi, không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. Vui lòng ghi rõ nguồn khi sao chép, và liên hệ với nhóm IOSG để được cấp phép và biết các điều khoản sao chép. Tất cả các dự án được đề cập trong bài viết không phải là khuyến nghị hoặc lời khuyên đầu tư.

Tình hình hiện tại của game Web3

Với sự xuất hiện của các cách kể chuyện mới lạ và thu hút hơn, câu chuyện về ngành công nghiệp game Web3 đã nhường chỗ cho các câu chuyện khác trên thị trường sơ cấp và công khai. Theo báo cáo của Delphi về ngành công nghiệp game vào năm 2024, tổng số vốn đầu tư vào game Web3 trên thị trường sơ cấp chưa đến 1 tỷ USD. Điều này không nhất thiết là xấu, mà thực ra cho thấy bong bóng đã vỡ và hiện tại vốn đang hướng đến các game chất lượng hơn. Chỉ số sau đây là một minh chứng rõ ràng:

Trong suốt năm 2024, số lượng người dùng của các hệ sinh thái game như Ronin tăng vọt, và gần như bằng với thời kỳ hoàng kim của Axie vào năm 2021 nhờ sự xuất hiện của các game chất lượng cao mới như Fableborn.

Các hệ sinh thái game (L1s, L2s, RaaS) ngày càng giống như Steam của Web3, họ kiểm soát phân phối trong hệ sinh thái, đây cũng là động lực để các nhà phát triển game phát triển trò chơi trong những hệ sinh thái này, vì điều này có thể giúp họ tiếp cận được người chơi. Theo báo cáo trước đây của họ, chi phí tiếp cận người chơi của game Web3 cao hơn khoảng 70% so với game Web2.

Độ bám dính của người chơi

Giữ chân người chơi cũng quan trọng, thậm chí còn quan trọng hơn cả việc thu hút họ. Mặc dù thiếu dữ liệu về tỷ lệ giữ chân người chơi game Web3, nhưng tỷ lệ giữ chân người chơi liên quan chặt chẽ với khái niệm "Dòng chảy" (Flow) (thuật ngữ do nhà tâm lý học người Hungary Mihaly Csikszentmihalyi đề xuất).

"Trạng thái dòng chảy" là một khái niệm tâm lý học, trong đó người chơi đạt được sự cân bằng hoàn hảo giữa thử thách và trình độ kỹ năng. Đây giống như "bị cuốn vào" - thời gian dường như trôi nhanh và bạn hoàn toàn chìm đắm trong trò chơi.

Các trò chơi liên tục tạo ra trạng thái dòng chảy thường có tỷ lệ giữ chân người chơi cao hơn, vì các cơ chế sau:

Thiết kế tiến bộ

Giai đoạn đầu game: Thử thách đơn giản, xây dựng niềm tin

Giai đoạn giữa game: Tăng dần độ khó

Giai đoạn cuối game: Thử thách phức tạp, thành thạo trò chơi

Khi kỹ năng của người chơi cải thiện, việc điều chỉnh độ khó tinh tế này có thể giúp họ duy trì trong phạm vi nhịp độ của riêng mình

Vòng tròn tham gia

Ngắn hạn: Phản hồi ngay lập tức (giết, điểm, phần thưởng)

Trung hạn: Hoàn thành cấp độ, nhiệm vụ hàng ngày

Dài hạn: Phát triển nhân vật, xếp hạng

Những vòng lặp lồng ghép này có thể duy trì sự quan tâm của người chơi trong các khung thời gian khác nhau

Các yếu tố phá vỡ trạng thái dòng chảy là:

1. Thiết lập độ khó/phức tạp không phù hợp: Có thể do thiết kế game kém, hoặc thậm chí do mất cân bằng trong việc ghép đôi do số lượng người chơi không đủ

2. Mục tiêu không rõ ràng: Do yếu tố thiết kế game

3. Trì hoãn phản hồi: Do thiết kế game và vấn đề kỹ thuật

4. Tiền hóa xâm lấn: Thiết kế game + sản phẩm

5. Vấn đề kỹ thuật/chậm trễ

Sự cộng sinh giữa game và AI

Các AI Agent có thể giúp người chơi đạt được trạng thái dòng chảy này. Trước khi thảo luận về cách thực hiện mục tiêu này, hãy cùng tìm hiểu xem loại đại lý nào phù hợp để áp dụng vào lĩnh vực game:

Điểm then chốt của AI trong trò chơi là: Tốc độ và quy mô. Khi sử dụng các đại lý được điều khiển bởi LLM trong trò chơi, mỗi quyết định đều cần gọi một mô hình ngôn ngữ khổng lồ. Điều này giống như có một trung gian trước mỗi bước đi. Trung gian rất thông minh, nhưng phải chờ đợi phản hồi của họ sẽ khiến mọi thứ trở nên chậm chạp và đau đớn. Bây giờ hãy tưởng tượng làm việc này cho hàng trăm nhân vật trong một trò chơi, không chỉ chậm mà còn rất tốn kém. Đây là lý do chính tại sao chúng ta vẫn chưa thấy các đại lý LLM quy mô lớn trong trò chơi. Thí nghiệm lớn nhất mà chúng ta đang thấy là 1.000 đại lý nền văn minh được phát triển trên Minecraft. Nếu có 100.000 đại lý đồng thời trên các bản đồ khác nhau, điều này sẽ rất tốn kém. Vì mỗi khi thêm một đại lý mới sẽ gây ra độ trễ, và người chơi cũng sẽ bị gián đoạn lưu lượng, phá vỡ trạng thái lưu.

Học tăng cường (RL) là một cách tiếp cận khác. Chúng ta hình dung nó như đào tạo một vũ công, chứ không phải chỉ dẫn từng bước qua tai nghe. Thông qua RL, bạn cần dành thời gian để dạy AI "nhảy múa" và xử lý các tình huống khác nhau trong trò chơi. Một khi được đào tạo tốt, AI sẽ tự nhiên và lưu loát, đưa ra quyết định trong vài mili giây mà không cần yêu cầu. Bạn có thể chạy hàng trăm đại lý được đào tạo như vậy trong trò chơi của mình, mỗi đại lý đưa ra quyết định độc lập dựa trên những gì họ nhìn thấy và nghe thấy. Họ không linh hoạt và lưu loát như các đại lý LLM, nhưng họ hành động nhanh chóng và hiệu quả.

Khi bạn cần những đại lý này phối hợp, sức mạnh thực sự của RL sẽ hiện ra. Các đại lý LLM cần "đối thoại" dài để phối hợp, trong khi các đại lý RL có thể hình thành một sự hiểu biết ngầm định trong quá trình đào tạo - giống như một đội bóng đá đã tập luyện cùng nhau trong nhiều tháng. Họ học cách dự đoán hành động của nhau và tự nhiên phối hợp. Mặc dù không hoàn hảo, đôi khi họ mắc những lỗi mà LLM không mắc, nhưng họ có thể hoạt động ở quy mô mà LLM không thể so sánh được. Đối với các ứng dụng game, sự đánh đổi này luôn có ý nghĩa.

Các đại lý làm NPC sẽ giải quyết vấn đề cốt lõi đầu tiên mà nhiều trò chơi hiện đang đối mặt: tính lưu động của người chơi. Chơi để kiếm tiền (Play2Earn) là một thí nghiệm đầu tiên sử dụng tiền mã hóa để giải quyết vấn đề lưu động của người chơi, và chúng ta đều biết kết quả như thế nào.

Các đại lý được đào tạo trước có hai chức năng:

• Lấp đầy thế giới trong các trò chơi đa người chơi
• Duy trì mức độ khó của một nhóm người chơi trong thế giới, giúp họ duy trì được trạng thái lưu

Mặc dù điều này có vẻ rất rõ ràng, nhưng xây dựng nó lại rất khó khăn. Các trò chơi độc lập và các trò chơi Web3 sớm không có đủ tài chính để thuê các nhóm trí tuệ nhân tạo, tạo cơ hội cho bất kỳ nhà cung cấp khung công tác dựa trên RL nào phục vụ.

Các trò chơi có thể hợp tác với những nhà cung cấp dịch vụ này trong giai đoạn thử nghiệm và kiểm tra, để xây dựng nền tảng cho tính lưu động của người chơi khi trò chơi được phát hành.

Điều này sẽ cho phép các nhà phát triển trò chơi tập trung chính vào cơ chế trò chơi, để làm cho trò chơi của họ thú vị hơn. Mặc dù chúng ta thích gắn token vào trò chơi, nhưng trò chơi vẫn là trò chơi, và trò chơi nên thú vị.

Người chơi AI

Sự trở lại của Metaverse?

Một trong những trò chơi có số lượng người chơi lớn nhất thế giới, League of Legends, có một thị trường đen, nơi người chơi sử dụng các thuộc tính tốt nhất để tập luyện nhân vật của họ, mặc dù trò chơi cấm họ làm như vậy.

Điều này có thể tạo nền tảng cho các nhân vật và thuộc tính trong trò chơi trở thành NFT, từ đó tạo ra một thị trường để thực hiện điều này.

Nếu xuất hiện một tập con mới của "người chơi" - những huấn luyện viên của những đại lý trí tuệ nhân tạo này thì sao? Người chơi có thể hướng dẫn những đại lý trí tuệ nhân tạo này và thu được lợi nhuận theo nhiều hình thức khác nhau, chẳng hạn như thắng cuộc, hoặc đóng vai trò là "đối tác tập luyện" cho các vận động viên thể thao điện tử hoặc người chơi cuồng nhiệt.

Các phiên bản sớm của Metaverse có thể chỉ tạo ra một thực tế khác, chứ không phải là thực tế lý tưởng, do đó không đạt được mục tiêu. Các AI Agent có thể giúp cư dân Metaverse tạo ra một thế giới lý tưởng - một nơi trốn thoát.

Theo tôi, đây chính là nơi mà các đại lý dựa trên LLM có thể phát huy. Có lẽ ai đó có thể thêm các đại lý được đào tạo trước vào thế giới của họ, những đại lý là chuyên gia trong lĩnh vực để họ có thể trò chuyện về những điều họ thích. Nếu tôi tạo ra một đại lý được đào tạo trong 1.000 giờ phỏng vấn Elon Musk, và người dùng muốn sử dụng phiên bản của đại lý này trong thế giới của họ, thì tôi có thể được thưởng cho điều đó. Điều này có thể tạo ra một nền kinh tế mới.

Với các trò chơi Metaverse như Nifty Island, điều này có thể trở thành hiện thực.

Trong "Today: The Game", nhóm đã tạo ra một AI Agent dựa trên LLM có tên là "Limbo", với tầm nhìn là các đại lý tự chủ tương tác với nhau trong thế giới này, trong khi chúng ta có thể xem luồng trực tiếp 24/7.

Crypto sẽ hợp nhất với điều này như thế nào?

Crypto có thể giúp giải quyết những vấn đề này theo nhiều cách:

• Người chơi đóng góp dữ liệu trò chơi của họ để cải thiện mô hình, nhận được trải nghiệm tốt hơn và được thưởng cho điều đó
• Phối hợp các bên liên quan như nhà thiết kế nhân vật, huấn luyện viên, v.v. để tạo ra những đại lý trong trò chơi tốt nhất
• Tạo ra một thị trường sở hữu các đại lý trong trò chơi và thương mại hóa nó

Có một nhóm đang làm những điều này, và thậm chí còn làm nhiều hơn: ARC Agents. Họ đang giải quyết tất cả các vấn đề được đề cập ở trên.

Họ có ARC SDK, cho phép các nhà phát triển trò chơi tạo ra các đại lý giống con người dựa trên các thông số của trò chơi. Thông qua tích hợp rất đơn giản, nó có thể giải quyết vấn đề lưu động của người chơi, làm sạch dữ liệu trò chơi và chuyển đổi thành những hiểu biết, cũng như điều chỉnh mức độ khó để giúp người chơi duy trì được trạng thái lưu. Để làm điều này, họ sử dụng công nghệ Học tăng cường (Reinforcement Learning).

Ban đầu, họ đã phát triển một trò chơi có tên "AI Arena", trong đó cơ bản là bạn đang huấn luyện nhân vật AI của mình để chiến đấu. Điều này đã giúp họ hình thành một mô hình học chuẩn, là nền tảng cho ARC SDK. Điều này tạo ra một loại bánh xe bay như DePIN:

Chain of Thought đã giải thích rất tốt về điều này trong bài viết của họ về các đại lý ARC:

Các trò chơi như Bounty đang áp dụng phương pháp "agent-first", xây dựng các đại lý từ đầu trong một thế giới hoang dã miền Tây.

Kết luận

Sự kết hợp giữa AI Agent, thiết kế trò chơi và Crypto không chỉ là một xu hướng công nghệ khác, mà còn có thể giải quyết các vấn đề khác nhau đang cản trở các trò chơi độc lập. Điểm mạnh của AI Agent trong lĩnh vực game là chúng tăng cường yếu tố vui vẻ của trò chơi - cạnh tranh lành mạnh, tương tác phong phú và thử thách hấp dẫn. Khi các khung công tác như ARC Agent trưởng thành và có thêm nhiều trò chơi tích hợp AI Agent, chúng ta có thể sẽ chứng kiến những trải nghiệm chơi game hoàn toàn mới. Hãy tưởng tượng, thế giới sôi động không phải vì có những người chơi khác, mà v

Tuyên bố miễn trách nhiệm: Với tư cách là một nền tảng thông tin Blockchain, các bài viết được đăng trên trang web này chỉ phản ánh quan điểm cá nhân của tác giả và khách mời, không liên quan đến quan điểm của Web3Caff. Thông tin trong bài viết chỉ nhằm mục đích tham khảo, không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư hoặc đề nghị nào, và vui lòng tuân thủ các luật và quy định pháp lý của quốc gia hoặc khu vực của bạn.