和AI一起搞变乱#7. 给游戏NPC接入Hermes？

上一周不绝在搞图片拆PSD图层、海报笔墨编辑的功能，有一阵没做游戏了，咱接着返来做中医游戏。好了不废话，这期咱们聊聊怎么给游戏NPC装个"智能大脑"，趁便看看开辟过程中Hook这个老朋侪的新玩法。
先报告一下进度

✅ 对话卷轴+Hermes：青木老师现在能查病案、翻背包、看进度，还会按教学大纲给你上课，触发辩证游戏，再给你的辩证打分

✅ 炮制游戏：当归 + 黄酒炮制 -> 酒制当归

✅ 病案集：不想跟NPC谈天？行，本身选病例玩辩证游戏

✅ 后端DataBase：前后端增长了数据库举行状态管理，如许可以包管npc工具查询和前端展示数据的划一性。
为什么NPC必要"智能大脑"？

固然咱没怎么玩过游戏吧，但是也能看过游戏视频呀！那种一碰npc就只会跟你说“向东走那边故意想不到的劳绩。“”是一件很无聊的变乱。以是我们盼望NPC有本身的魂魄，同时也能根据游戏状态动态厘革，最好能直接操控游戏给玩家发布任务。
Agent选型：Python才是真爱

末了选了Hermes而不是Lobster（龙虾🦞），来由简单——我熟Python。
别笑,这事儿很严厉。AI确实低落了跨语言开辟门槛，但就像用翻译软件能看懂法语菜单、不代表你能跟法国大厨讨论烹调本领。遇到复杂题目时，母语开辟服从能差3-5倍，生理压力也完全差别。
以是有些python的开源项目，真的是赢在会python的人太多了...
接入方案：从gateway接入简单快速

核心思绪：把游戏当成一个谈天平台，通过Gateway接入Hermes。
Hermes是个三明治架构🥪：

1. ┌──────────────────────────────────────────────┐
2. │            顶层：平台适配器层                  │
3. │  Telegram | Discord | Slack | WhatsApp | ...  │
4. │  （翻译官：把各平台事件转为统一格式）            │
5. └──────────────────┬───────────────────────────┘
6.                    ↓
7. ┌──────────────────────────────────────────────┐
8. │           中间层：Gateway 核心               │
9. │  会话路由 | 授权鉴权 | 限流 | 定时任务        │
10. │  流式传输 | 媒体处理 | 审批按钮 | Hooks       │
11. └──────────────────┬───────────────────────────┘
12.                    ↓
13. ┌──────────────────────────────────────────────┐
14. │           底层：AIAgent 核心                 │
15. │  LLM 调用 | 工具调用 | 记忆 | 会话历史        │
16. │  （对平台一无所知，只管思考和回答）             │
17. └──────────────────────────────────────────────┘

复制代码

三层架构的筹划，提供了可以机动接入各个平台的Gateway层，在游戏中机动的接入Agent的本领，只必要把游戏当做一个平台，提供对应的适配器，来处理处罚流式消息即可。
给NPC装外挂：技能+工具

同时为了让NPC更智能，还必要为每个智能体提供外挂，包罗技能、工具、每个智能体的脚色文件。
技能层紧张是npc的一样平常SOP工作流，包罗以下

而工具层会更复杂一点，由于必要完成全部游戏状态的获取和更新、触发操纵，包罗

• 状态获取：获取玩家的背包、病案进度、团体学习进度
  
• 状态更新：创建学习任务、触发诊断配伍游戏、记载更新影象（这里没有完全使用hermes内置的影象模块，由于非结构化影象在教学场景的稳固度不满意要求）
  

工具现在还很底子，更多题目实在必要真实开始场景模仿后袒暴露来再举行修复了，不外数据库已经开端接入进来，后续的调解也会更多在数据SCHEMA层以是复杂度还好。紧张是影象和任务模块的边界我还没太想好，走一步看一步吧~
Hook的格式玩法

很多人以为Hook就是"到点实验固定脚本"——比如任务完成发个关照、调用工具前查抄权限。但我以为Hook的本质是：在AI自主决定的缝隙里，塞入人类的理性。
本质上更像是在LLM自主实验的多个举措之间通过链表的情势穿插进固定的状态和流程。
和/ultrawork的思绪互补，一个是自主之中有编排，另一个是编排之中有自主，终极大概会走向同一？
而且毫无不测的是并不引入新的语法，而是就基于coding本身实现编排，究竟这是AI当前完成最好，最容易校验的任务。
那在游戏的开辟中我们用到了哪些hooks呢？
Pre-tool Hook：Key泄漏拦截器

血泪教导：某天让AI帮我提交代码,效果它把我的OpenAI Key一起push到GitHub了😱。
赶紧用git-filter-repo把全部汗青commit扫了一遍（⚠️ 告诫：这玩意会重写Git汗青，操纵前务必备份！）
于是立即立即就让CC增长了安全扫描Hook，也是最底子的“脚本型”Hook，具体的指令流程如下。

Hook的开辟实在可以类比接入新API，先去官网拉取Hook开辟规范并写入文档，如许之后开辟新的hooks也不必要在查规范直接先看文档就完了，之后再开始开辟hook，并E2E测试后再接入。
最搞笑的地方来了....
由于安全拦截做的太强，导致写好的hook代码本身无法commit了....
然后AI看到拦截消息，复兴“我太强了”
哈哈哈哈，笑不活了.....
Post-Tool Hook：筹划文档检察官

题目：让AI筹划功能时，它经常被用户的提问"带偏"。
比如我说"背包数据表现不划一"，AI只会修修补补办理外貌题目，而不会心识到根因是缺少同一的状态管理数据库。
办理方案：加个"事后诸葛亮"的反思Hook
当检测到工具输出是对docs/superpowers/specs举行文件写入时，当自动触发考核任务。
这个Hook更复杂些，是一个“脚本型”hook，由于全部反思，评估都必要在新的上下文中实验。通过脚本启动独立CC进程举行筹划文档的考核，从整个筹划文档必要办理的题目触发，考核文档是否有遗漏、暗昧、抵牾待澄清的筹划点。

AI圈实在是个圈，没过一阵就会发现汗青的风又吹风返来了。以是自主虽好，但self-evaluation（reflection）在当前的模子本领下仍旧有加成的。

这和superpowers自带的spec-review有啥区别?

• 自带的：细节微调，像语文老师改错别字, 而且纯靠指令触发，国产模子长上文的触发概率并不高...以至于我看源码前都不知道这个功能竟然存在......
  
• 我的Hook：全局检察，像技能总监做Code Review，而且通过hook欺压触发
  
  
  
  

Pre-Compact + Session-Start Hook：影象交代棒

个人体验CC的compact效果比力一样平常，也大概差别范例的项目本就必要差别的跨session信息通报方式。
以是还是本身上手做了，好不好另说，至少肯定不会再诉苦别人，只会蛐蛐本身。
选择的方案是在compact之前同时创建“handover.md” + "STATE.md" + "ROGRESS.MD"这三个文件，还是谁人思绪文件长期化，作为唯一原形源，他们分别存储

• STATE：项目状态形貌，恒久
  
• PROGRESS：当前举行中任务状态形貌，短期
  
• handover.md: 扼要概括STATE+PROGRESS并引用对应文档，然后给出下一步todo指令
  

然后再下一个session start的时间通过Prompt hook，在上下文中自动载入handover.md就行了。
以是整个Agent循环统共涉及到了以下Hook的触发流程

如果涉及到多个Agent并发工作，比方teammate模式之类的，注意必要共同git worktree一起使用，否则会出现更新辩说哟。