心理学的对话ai如何建立

AI 和人的大脑谁更聪明是一个复杂的问题，不能简单地一概而论。 从某些方面来看，AI 具有强大的计算能力和处理大量数据的能力，能够快速准确地完成特定任务。例如，在处理复杂的数学计算、大规模数据的分析和模式识别等方面表现出色。 然而，人的大脑具有独特的智慧和能力。大脑是一个混沌系统，具有创造性、适应性、情感理解、综合判断和复杂情境处理等能力。人类能够进行抽象思维、创新创造、理解情感和道德等方面的思考。 AI 是通过学习人类大脑结构来发展的，但目前仍存在诸多不足和缺陷。例如，大模型内部也是混沌系统，即使是科学家也无法解释其微观细节。 在绘画方面，人类的绘画创作通常是线性发展的过程，先学习线稿表达、色彩搭配、光影表现等，而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图，经常会在同一张图中呈现出不同绘画级别的细节。 总之，AI 和人的大脑各有优势和局限性，不能简单地判定谁更聪明。

AI 是一门令人兴奋的科学，它是指某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于不具备理工科背景的人来说，可以把 AI 当成一个黑箱，只需要知道它是能够理解自然语言的存在即可。其生态位是一种似人而非人的存在，即便技术再进步，这一生态位也不会改变。 从历史角度看，最初计算机是按照明确定义的程序来运算的，但对于像从照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务，就需要人工智能来解决。 在应用方面，AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。比如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。

以下是为您提供的关于 AI 知识库工具的相关信息： WayToAGI（通往 AGI 之路）： 这是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 大家贡献并整合各种 AI 资源，让人们能轻松学习 AI 知识，应用各类 AI 工具和实战案例。 提供一系列开箱即用的工具，如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程。 追踪 AI 领域最新进展并时刻更新，无论您是初学者还是行业专家，都能在此发掘有价值的内容。 网址：https://waytoagi.com/ 体验链接：https://waytoagi.com/ 知识库在 AI 模型中的作用： 知识库就像 AI 的“活字典”，是一个非常贴切的比喻。 能解决 AI 知识“过期”的问题，AI 可随时从更新的知识库中检索相关信息，给出更准确的回答。 例如可建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库，让 AI 回答最新事件的问题。 像热门的 AI 搜索，就是将整个互联网的实时数据作为知识库，通过搜索引擎获取最新信息。 产品经理 AI 工具集： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（https://uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 会议信息：AskFred（http://fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（https://www.senseapp.ai/） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（https://www.ellie.ai/） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）

以下是使用 AI 找模仿微信做 App 所需图标素材的方法： 1. 对于直播礼物风格图标：可以在素材网站上找到喜欢的 icons 风格，然后喂图给 Midjourney 机器人，并加上关键词，如“喂图 + 耳机图标等。 2. 对于主题应用 icons：使用关键词“icon design，light texture，glow，Dribbble，3D，frostedglass effect，3d，ui，ux，–upbeta –q 2 –v 4”。 3. 对于 B 端图标：可以喂图加上关键词“A data icon，blue gradient frosted glass，frostedglass building，white transparent technology sensewhite city building scene，data line link，chip，OCrenderer，big data，industrial machinery，high detailight gray background with simple linear details，studio lighting，3d，c4d，pure white background，8k”。 4. 对于音乐软件 UI 设计：使用关键词“music app ui design，ux design，white，light，bright，data，modern，smooth，behance，dribbble，–upbeta –q 2 –v 4”。 需要注意的是，Midjourney 生成的图片可能在某些方面不够规范或完善，只能作为风格参考。

以下是关于如何用 AI 写脚本的一些指导： 首先，明确您要写的故事类型和来源。故事来源可以有两种路径： 1. 原创（直接经验）：包括您或您周围人的经历、您做过的梦、您想象的故事等等。 2. 改编（间接经验）：比如对经典 IP、名著、新闻进行改编或二创。 在剧本写作方面： 编剧是有一定门槛的手艺，不能单纯依赖剧作理论和模板，而应先大胆地写和实践，再结合看书学习，不断总结经验。对于短片创作，由于篇幅较小、情节和角色相对简单，可以从自己或朋友的经历改编入手，或者对触动您的短篇故事进行改编。多与他人讨论您的故事，有助于修改和进步。 如果您想用 AI 把小说做成视频，大致的制作流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：利用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：借助 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，并添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，提升视频质量。 8. 审阅与调整：观看视频，根据需要调整某些场景或音频。 9. 输出与分享：完成编辑后，输出最终视频并在所需平台分享。 需要注意的是，具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好有所不同，AI 工具的可用性和功能也可能变化，建议访问相关工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，对于担心 AI 削弱孩子思考力的问题，如果使用方法正确，AI 反而能助力拓展思维边界。比如将提问方式从封闭性改为开放性，或者让 AI 帮助提出更多拓展思考的问题。在 AI 辅助写作文时，可以让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，重点关注孩子能否说清 AI 作文的优缺点以及如何修改。

以下是关于如何起步开始学习 AI 设计的一些建议： 1. 阅读相关文章： 如 ，了解市场动态和生成式 AI 商业模式的相关问题。 ，认识到尽早学习的重要性，避免被其他熟练掌握 AI 动力设计技巧的设计师超越。 ，了解设计的当前状态、常见问题及实用技巧。 ，学习最佳实践和利用 UX 策略使 AI/ML 系统更易于解释和透明。 2. 利用工具： 了解星流一站式 AI 设计工具，在入门模式下，熟悉右侧生成器的图片参考部分，如快速参考、风格迁移、Tile 分块、重新上色等功能。 掌握基础模型，包括星流通用大模型及基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 等，了解它们在效果和生成速度上的差异。 了解增强模型，可通过收藏、查看例图和选择风格等方式进行使用。

在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时： 对于多轮对话，现实中常伴随指代问题，如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段，可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时，对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验，需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题，确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成，单次交互无法达成，所以要转换测试形式，先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词，这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景，让模型适应并推理出需消解的代词，再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤，如进行第一轮对话，提出问题“尼罗河是什么？”，系统召回相关知识片段并回复，然后开始指代消解。 另外，聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计，但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入，包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为，再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时，包含聊天历史记录有帮助，若超出模型限制需缩减会话。

以下是关于与 PDF 对话的相关内容： AIGC 落地应用中，有 ChatWithPDF 官方 Pulgin 可解决 Chat GPT 无法阅读、解析 PDF 的问题，推荐指数为🌟🌟🌟🌟。还有 Voice control for ChatGPT Chrome 插件用于和 ChatGPT 语音对话，支持多种语言，可当英语口语/听力老师，但 TTS 效果生硬，期待改善，推荐指数🌟🌟🌟，下载地址： 增强的 PDF 结构识别框架（pdflux.com）应用于 ChatDOC（海外官网：chatdoc.com），它是 AI 文档阅读助手，能在数秒内总结长文档、解释复杂概念和查找关键信息，在可靠性和准确性方面居所有 ChatPDF 类产品之首。其优势包括精通表格理解、多文档对话、每个回答均可溯源至原文、支持多种文档类型。 阅读书籍、论文的互动式问答场景对应的关键词库有 15 个，如书籍、报告、文件等。ChatGPT 知识库截止于 2021 年 9 月，对于新数据或最新出版的内容无法提供答案，如有现成 PDF，建议通过 CHATDOC 网站进行互动式问答，并提供了输入信息和提出问题的步骤及模板，还有相关案例。

在多轮对话训练中，让模型掌握情感需求可以通过以下几种方式： 1. 利用相关数据集进行训练，例如： Guanaco：地址为，是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。 chatgptcorpus：地址为，开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据，包括多个领域，可用于训练大模型。 SmileConv：地址为，数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话，含有 56k 个多轮对话，其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样，更符合长程多轮对话的应用场景。 2. 在创建提示时采用结构化模式，为模型提供一些情感需求的示例，如： |输入|输出| ||| |一部制作精良且有趣的电影|积极的| |10 分钟后我睡着了|消极的| |电影还行|中性的| 然后单击页面右侧的提交按钮。该模型现在可为输入文本提供情绪。还可以保存新设计的提示。 3. 在多轮次对话中，定期总结关键信息，重申对话的目标和指令，有助于模型刷新记忆，确保准确把握对话的进展和要点。 4. 进行意图识别和分类，特别关注在单一模型或情境中处理多个小逻辑分支的情况。例如在客户服务场景中，快速确定用户提出咨询、投诉、建议等多种类型请求的意图，并分类到相应处理流程中。

目前知识库中暂时没有关于在车载语音多轮对话训练中如何训练模型掌握情感需求的相关内容。但一般来说，要训练模型掌握情感需求，可以从以下几个方面考虑： 1. 数据收集：收集包含丰富情感表达的车载语音对话数据，包括不同情感状态下的语音样本和对应的文本描述。 2. 特征提取：从语音和文本数据中提取能够反映情感的特征，如语音的语调、语速、音量，文本中的词汇、句式、语义等。 3. 模型选择：选择适合处理情感分析任务的模型架构，如基于深度学习的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等。 4. 情感标注：对收集的数据进行准确的情感标注，以便模型学习不同情感的模式。 5. 多模态融合：结合语音和文本等多模态信息，提高情感识别的准确性。 6. 优化算法：采用合适的优化算法来训练模型，调整模型的参数，以提高模型的性能。 7. 模型评估：使用合适的评估指标来评估模型在情感需求掌握方面的性能，并根据评估结果进行调整和改进。

以下是关于“与知识库对话”的产品服务相关内容： 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，可以使用额外的软件 AnythingLLM。其安装地址为：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。构建本地知识库时，首先创建工作空间，然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，接着选择对话模式，包括 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案），最后进行测试对话。 在商业化问答场景中，以一个问答机器人界面为例，其配置包括 AI 模型、提示词和知识库。模型好比是学习过无数知识的人，提示词是告诉模型扮演的角色和专注的技能，知识库则是给模型的工作手册。例如设定 AI 模型为阿里千问模型，提示词设定角色为“美嘉”，知识库放置《爱情公寓》全季剧情。 看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍。如果对 AI Agent 技术感兴趣，可以联系相关人员或者加入免费知识星球（备注 AGI 知识库）。

以下是关于“与知识库对话”的产品服务相关内容： 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控，需要使用额外的软件 AnythingLLM。其安装地址为：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。构建本地知识库时，首先创建工作空间，然后上传文档并进行文本嵌入，接着选择对话模式，包括 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案），最后进行测试对话。 在商业化问答场景中，以一个问答机器人界面为例，其左侧有三处配置：AI 模型、提示词、知识库。模型可以想象成学习过无数知识的人；提示词是告诉模型扮演的角色和专注的技能；知识库则相当于给模型发放的工作手册。例如设定 AI 模型为阿里千问模型，提示词设定角色为“美嘉”，知识库为《爱情公寓》全季剧情。

建立提示词库及寻找已有提示词库的方法如下： 学习系统学习 Stable Diffusion 的提示词： 学习基本概念，包括了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构，理解提示词如何影响生成结果，掌握提示词的组成部分。 研究官方文档和教程，通读官方文档，研究开发团队和专家的教程和技巧分享。 学习常见术语和范例，熟悉相关领域的专业术语和概念，研究优秀的图像标题和描述。 掌握关键技巧，如组合多个词条精确描述效果，使用特定符号控制生成权重，处理抽象概念和情感等无形事物的描述。 进行实践和反馈，尝试生成不同风格和主题的图像，对比结果并总结经验，在社区分享并获取反馈。 创建提示词库，根据主题、风格等维度建立，将成功案例和总结记录以便复用。 持续跟进前沿，关注最新更新和社区分享。 学习提示词运用： 理解提示词的作用，其为模型提供上下文和指示，影响输出质量。 学习构建技巧，明确任务目标，用简洁准确语言描述，提供背景信息和示例，使用清晰指令，明确特殊要求。 参考优秀案例，在领域社区、Github 等资源中寻找。 实践、迭代、优化，多与语言模型互动，根据输出改进提示词，尝试变体并比较分析。 活用提示工程工具，如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究，关注最新成果和方法论。 精心设计的提示词能充分发挥语言模型的潜力，通过多实践、学习和总结，可掌握相关技巧。

建立自己的 AGI 是一个具有挑战性且长期的过程，以下是一些建议和参考： 首先，在学习前可能处于对 AI 和提示词工程不理解，不懂代码、英语差，注册尝试各种 AI 工具走弯路的状态。 学习后，可能能够搓多 Agent 的智能体，进行营销文案创作、SQL 代码进阶学习应用，创建图像流智能体和 Agent 智能体玩具，在公司中实践智能客服等。 在学习路径方面，关键词包括“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”。学习路径类似于游戏通关的主线加支线，要学以致用，通过学习、分享和不断填补知识的缝隙来成长。 同时，新手学习 AI 需记住这是一个长期过程，要有耐心和持续努力，不要害怕犯错。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e）的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 另外，关于 AGI 的未来发展，2024 年内有诸多机会点，如图片超短视频的精细操控、有一定操控能力的生成式短视频、AI 音频能力进展、“全真 AI 颜值网红”出现、游戏 AI NPC 进展、AI 男/女朋友聊天成熟、实时生成内容在社交媒体和广告中出现、AI Agent 进展、AI 的商业模式用例、可穿戴全天候 AI 硬件、中国 AI 发展、AI 造成的问题等。2025 2027 年，AI 3D 技术、全真 AI 虚拟人、AR/VR 技术、接近 AGI 的技术、具身智能等方面将有新的发展，同时也会带来一些社会问题。

以下是建立自己的知识库的步骤和相关格式： 1. 选择工具：以 Coze 为例，来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 需注意知识库是共享资源，多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择格式并填写信息： 目前（2024.06.08）Coze 支持三种格式，分别是文档、表格（CSV、Excel 等）、图片（上传图片并填写图片文字说明）。 格式并非关键，重要的是理解影响 RAG 输出质量的因素。 例如可以选择本地文档（问答对可选择表格）。 参考。 选择自定义的文档切割，数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 3. 使用知识库：关于使用知识库，可以查看教程。

以下是建立个人知识库的一些方法： 1. 使用 GPT 打造个人知识库： 将文本拆分成若干小文本块（chunk）。 通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量，并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 当用户提出问题时，将问题转换成向量，与向量储存库中的向量比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 2. 按照张梦飞的【知识库】FastGPT+OneAPI+COW 带有知识库的机器人完整教程： 地址输入浏览器：http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意不是左侧一级菜单里的终端，是文件夹上方那一行的终端电脑）。 粘贴进入，点击回车。点击后，关闭此弹窗。 执行命令：cp configtemplate.json config.json 。 刷新页面，在当前目录下找到 config.json 文件进行修改。 删除文件里的所有代码，复制提供的代码并粘贴到文件里，修改第 4、5 行的 API 和 key 后保存并关闭文件。 3. 手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库： 若要更灵活掌控知识库，可使用额外软件 AnythingLLM，其包含所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 首先创建一个工作空间，上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，选择对话模式（Chat 模式：大模型根据训练数据和上传的文档综合给出答案；Query 模式：大模型仅依靠文档中的数据给出答案），完成配置后即可进行测试对话。 总之，建立个人知识库需要根据您的具体需求和技术水平选择合适的方法，并进行相应的操作和配置。

以下是一些常见的 Agent 构建平台及相关信息： 1. Coze：是新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具，能拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大场景和数据优势，在处理高频工作场景表现出色。 使用扣子 coze.cn 等平台创建智能体 Agent 的过程被创作者形象地比喻为“捏 Bot”，最简单的 Bot 往往 1 分钟内可完成。常见 Bot 有讲故事、减肥提醒、生成 PPT、真假新闻辨识、新闻资讯收集、扮演“甄嬛”等。国内外有多个可在几分钟内完成 Agent 创建的平台，如国内版扣子 coze.cn、海外版 Coze coze.com、百度 AppBuilder、阿里通义千问、智谱 AI 等，可先从扣子 coze.cn 开始。 AgentSims 是国产斯坦福 AI 小镇，在其框架中： command 文件夹下包含所有对外接口，每个接口类实现 execute 方法作为 handler，有关键方法与接口。 系统中有预设的 Agent 样例可选择，初始化沙箱世界时会选默认模板。 游戏界面提供自行创建 Agent 的选项，可选择外观、名字、LLM、记忆系统、计划系统、最终目标、人物特征等，创建后信息保存到 mysql 中，后续可复用，系统宕机也可从数据库进行恢复。 以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别，您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。

以下是关于通过 AI 建立游戏 NPC 的相关信息： Inworld AI 是一家专注于游戏和人工智能的初创公司，其开发的 Inworld 角色引擎可以将游戏的 NPC 进行 AI 化并集成到游戏中。该引擎超越了大语言模型，增加了可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能，能使 NPC 自我学习和适应，具有情绪智能。 Inworld 的角色引擎具有以下特点和功能： 1. 可以创建具有独特个性和上下文意识的角色，无缝集成到实时应用中，内置优化规模和性能的功能。 2. 让 AI 非玩家角色（NPC）通过模拟人类的全方位沟通方式（包括语言、手势、表情和动作）来表达个性。 3. 开发了 Character Brain（性格大脑）引擎，使 AI NPC 能够学习和适应，具有情绪智能的关系导航能力，具有记忆和回忆能力，并能够自主地发起目标，执行动作并遵循自己的动机。 4. 功能包括： 目标和行动：使用定义的触发器、意图识别和动机来触发角色对玩家行为的反应，并在游戏中驱动交互。 长期记忆：角色以类似人类的记忆功能操作，从闪存和长期记忆中检索信息，创建吸引玩家回归的引人入胜的体验。 个性：通过使用自然语言创建不同的个性，添加关于角色背景故事、动机和缺点的丰富细节，使角色生动起来。 情绪：Inworld 角色能够对与用户的互动表达情绪，情绪可以映射到动画、目标和触发器。 实时语音：使用内置的语音设置进行最小延迟，并配置角色的性别、年龄、音调和说话速度。或者，使用来自 Eleven Labs 的第三方服务创建自定义和克隆语音。 Inworld AI 的"Contextual Mesh"功能还提供了以下方式来定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识： 1. 可配置的安全性：可以配置 NPC 的对话方式，在诸如亵渎、暴力、成人话题、酒精、药物使用、政治和宗教等话题上有一定灵活性。 2. 知识：可以输入"个人知识"来控制他们的角色应该知道或不应该知道的信息，使用"共享知识"来定义多个角色拥有的知识，如共享的传说、世界背景等。 3. 玩家档案：收集关于玩家的信息，并允许 NPC 在形成互动时考虑到这些信息。 4. 关系：通过配置每个角色的关系流动性设置，让玩家有能力与 NPC 建立关系。 5. 第四堵墙：确保角色只从他们的世界中存在的知识中获取信息，创建更沉浸的故事讲述和游戏体验。 Inworld 可以与各种游戏引擎（如 Unity、Unreal Engine 等）和其他游戏开发工具无缝对接，使得开发者可以更容易地在他们的游戏中引入 AI NPC。Inworld AI 还可以帮助品牌能够创建交互性强的 AI 角色，无需编码。 此外，电子游戏与人工智能的结合有着广泛的可能，包括玩家建模、辅助设计、代码辅助和代码自动生成等等。其中与游戏直接相关的应用主要包括构建游戏中的智能体、构建玩游戏的智能体、程序化内容生成（Procedural Content Generation，PCG）。“构建游戏中的智能体”是指构建游戏的非玩家角色（Nonplayer character），也就是常说的 NPC，包括构建智能对象，创建其移动、寻路、攻击等行为，以及对话等交互行为。