「如果」能让玩家自订角色行为，这个想法一直都有，但不管介面做的再简单，在 LLM 正式问世之前，对一般玩家来说都是「学习成本极高」的事情 但如果真的能透过自然语言就告诉游戏中的角色「你该怎麽做」，那能想像的玩法 真的蛮多的，於是这个 Prototype 诞生了 SimVi - Github https://github.com/bmcool/SimVi 这是一个 DEMO 影片连结 https://www.youtube.com/watch?v=r3hk_gpsb8Y 一些应用场景，例如： 战队组合系统 在动作游戏或 RPG 中，玩家可以控制主要角色，同时指挥其他夥伴。透过自然语言 ，玩家可以为每个夥伴定义独特的作战策略： 坦克角色：「当敌人靠近时，优先保护玩家，如果玩家血量低於 50%，使用嘲讽 技能吸引敌人注意。」 治疗角色：「持续跟随玩家，当玩家或任何队友血量低於 30% 时，立即使用治疗 技能。」 输出角色：「优先攻击玩家正在攻击的目标，如果目标血量低於 20%，使用终结 技能。」 这样的设计让玩家可以根据不同的战斗情况，即时调整夥伴的战术，而不需要进入 复杂的设定选单。每个夥伴都可以有自己独特的行为模式，让战斗更加策略化和个 人化。 或是 资源采集优化 在模拟经营或策略游戏中，玩家需要管理多个村民进行资源采集。透过自然语言定 义每个村民的行为，可以实现更精细的资源管理： 分工协作：「让村民 A 专门采集木材，村民 B 专门采集石头，村民 C 负责在两 者之间运输资源到仓库。」 优先级管理：「当木材库存低於 100 时，所有村民优先采集木材；当木材充足时 ，转为采集其他资源。」 效率优化：「让距离树林最近的村民负责采集，距离仓库最近的村民负责运输， 最大化整体效率。」 玩家可以用自然语言描述理想的资源采集策略，系统会自动生成对应的行为树，让 多个村民协同工作，达成最快的采集效率。这种方式比传统的「点击指派」更加灵 活，也让玩家可以实验不同的策略组合。 全文连结在这，根据专案本体跟一些补充，透过 VibeBlog 产的，不喜勿入 https://vibeblog.app/blog/simvi-ai-behavior-tree-prototype --

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