一群前谷歌 DeepMind 研究人员创建了 AI 行为引擎，旨在通过优化非玩家角色（NPC）的行为及互动方式，将传统电子游戏转变为更具动态性的体验。
尽管利用 AI 生成逼真 NPC 的公司并不少见，但总部位于加拿大的 Artificial Agency 在结束秘密研发并筹集到 1600 万美元资金后，押注其行为引擎将在竞争中脱颖而出。
传统 NPC 多由决策树和预写脚本引导，回应往往局限于几句重复对话，显得不真实且枯燥。Artificial Agency 彻底抛弃了这一框架，使开发者更像舞台导演：只需为 NPC 设定动机、规则和生存目标，引擎即可决定其如何响应玩家。该技术既可接入现有游戏，也可作为新游戏的基础。
这家位于阿尔伯塔省埃德蒙顿的初创企业正进入一个日益拥挤的市场。竞争对手包括同样提供 AI 生成行为的 Inworld，以及长期研究 AI 驱动 NPC 的 Nvidia。
Artificial Agency 认为，将 AI 生成的 NPC 整合到游戏设计中是未来趋势。联合创始人兼 CEO Brian Tanner 表示：“我们与工作室的对话焦点已从‘是否采用’转向‘何时采用’。这种动态交互与响应将在几年内成为行业标配。”
融资情况与市场布局
该公司近期完成 1200 万美元种子轮融资，由 Radical Ventures 和 Toyota Ventures 联合领投，Flying Fish、Kaya、BDC Deep Tech 和 TIRTA Ventures 参投。加上此前 400 万美元的不公开种子前轮投资，总融资额达 1600 万美元。
谁需要 AI NPC？
游戏工作室是否会采纳 AI 技术仍是关键问题。部分大型工作室可能选择自研，或对生成式 AI 的幻觉风险及未充分测试持谨慎态度。
Artificial Agency 透露，正与多家知名 AAA 级游戏工作室合作开发行为引擎，预计 2025 年广泛可用。
Radical Ventures 投资者 Daniel Mulet 指出，许多工作室虽尝试自建相关技术，但核心精力仍应放在制作游戏上。“当有数十个团队重复造轮子时，构建统一平台并提供给所有人便是机会所在。”
GDC 和 Game Developer 发布的《2024 游戏行业现状》报告显示，约半数受访者在重复性任务中使用生成式 AI；但仅 21% 预计其对行业产生积极影响，42% 对其道德问题表示“非常担忧”。
Mulet 对创始团队充满信心，他们在 Google DeepMind 拥有数十年经验。DeepMind 曾开发出首个击败围棋世界冠军的 AlphaGo。随着 Google 重心转向 Gemini 模型，Tanner 及其团队分拆出来，致力于开发替代 NPC 的视频游戏智能体。
从 NPC 到合作同伴
在技术演示中，联合创始人 Alex Kearney 在 Minecraft 中创建了一个名为 Aaron 的 AI NPC。Aaron 被设定为友好乐于助人，拥有移动、开箱、挖掘等基本权限。
当 Kearney 要求 Aaron 收集采矿物资时，该 NPC 自主访问多个宝箱获取装备与食物并送回。更令人惊喜的是，当 Kearney 提及麸质过敏时，Aaron 主动道歉并将面包替换为烤鸡肉。
这一演示表明，AI NPC 不仅能对话，还能在无明确指令下执行复杂动作，创造无需脚本的独特体验，有望大幅节省开发者时间。
玩家会为 AI 付出代价吗？
Tanner 估计，五分钟原型演示的 AI 推理成本约为 1 美元（一年前需 100 美元）。目前使用 Meta Llama 3 等开源模型，预计一年后成本将降至 1 美分或更低。
关于费用承担方，Artificial Agency 认为终端用户游戏价格不会因此上涨。但 Mulet 表示不确定，他指出虽然工作室愿意付费授权，但部署后可能向玩家收取每月订阅费。
Mulet 称：“运行系统涉及推理成本，这注定是高端功能。玩家是否愿意每月支付 2.99 至 12.99 美元？现在下结论还为时过早。”