重生之我是崇祯，但满朝文武皆 AI ｜对话 AI 原生游戏《历史模拟器：崇祯》制作人追青

作者 ｜ 董道力
邮箱 ｜ dongdaoli@pingwest.com

你想当皇帝吗？是真的可以下一道圣旨：让全国人民吃榴莲，让满朝文武吃香菜，让天下豆腐脑从此只能是甜的！！！

听起来很离谱，但这正是模拟游戏最迷人的地方：玩家把一个念头扔进复杂系统里，然后观察世界如何反应。百姓会不会造反？财政会不会崩盘？

过去，这些反应大多来自开发者提前写好的剧本。但到了 AI 时代，游戏有机会摆脱“预设好一切”的限制，让玩家的每一次选择都引发新的连锁变化。

过去两年，“AI 游戏”几乎成了行业最热的叙事。但现实是，AI 已经深度进入游戏生产流程，却还远没有真正改写玩家体验。大量公司把 AI 用在代码、美术、QA 里，本质上仍是用 AI 工具做传统游戏。

而《历史模拟器：崇祯》作为一款“AI 原生”游戏，它试图把 AI 作为玩法本身。

玩家不是从固定选项里做选择，而是用自然语言下一道诏书。AI 要判断这道诏书是否符合当前国库、民心、技术条件、官员关系和历史环境，再把结果反写进整个世界状态。

这也是它和其他 AI 文游最大的区别，玩家写完以后会“改变世界”，而且世界不是用文字表现的，而是由一个个具体的可以量化的数值组成。

游戏在 Steam 上线不到一周，已有 700 多条玩家评测，并出现过千人级同时在线。截至 5 月 14 日，评价处于“褒贬不一”，玩家一边承认它新鲜好玩，一边也在集中吐槽稳定性、扣费、Bug 和 AI 推演的不确定性。

《历史模拟器：崇祯》的意义不只是“又一款 AI 游戏出现了”。它更像一次公开实验，当 AI 从生产工具走进玩法核心，游戏到底会变得更自由，还是更不可控，玩家到底会不会买账，tokens 的账单能不能算过来。

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游戏如何模拟崇祯治国？

《历史模拟器：崇祯》于 5 月 8 日在 Steam 正式发售，定价 48 元。玩家一次性购买游戏本体后，会获得初始 AI 推演额度，后续可按需购买额外推演额度。

我尝试了一下，在崇祯的第二年，发布一次完整诏书的回合，用了 0.1 千的用量，差不多 1 块钱。

游戏的玩法可以概括为一套循环，玩家扮演崇祯皇帝看国势 → 接时政任务 → 问大臣 → 写诏书 → AI 推演 → 世界数据变化 → 新危机出现。

玩家可以与官员对话，听取他们对朝政的判断。不同官员背后有不同立场，比如魏忠贤代表阉党利益，面对东林党时往往会给出更强硬的对抗建议。

作为皇帝，玩家可以采纳这些意见，将其写入圣旨，也可以完全按自己的想法治理国家。

当玩家发布圣旨后，历史进程会因此发生变化。相比一般 AI 文游，或豆包里的模拟类玩法，《历史模拟器：崇祯》的世界状态更细致，也更像一个真正会运转的策略系统。

玩家可以查看不同阶层的满意度。比如农民满意度持续恶化，就可能引发农民起义。

各地驻军数量、武器装备、城防水平，也会随着玩家的决策不断变化。如果玩家如果长期推动科技治军，军队装备就可能越来越先进，王朝真的撑得足够久，造出原子弹也不是完全没可能。

为了避免玩家第一次当皇帝时不知道该从哪里下手，游戏还设计了任务系统。

国家爆发财政危机，玩家可以选择特事特办，抄家的抄家，加税的加税。但这些手段也会带来后果，玩家为了赚钱激化了地方不满，系统又可能生成新的任务，像平息江南抗税风波。

如此循环往复，玩家的每一次选择都会成为下一轮危机的起点。

游戏中还加入了崇祯能力值系统。玩家可以通过选择提升不同维度的能力，从而解锁或强化不同政策，在一定程度上增加了策略深度。

《历史模拟器：崇祯》的关键不在于 AI 更会写明末故事，而在于它把自然语言变成了策略游戏的输入方式。玩家说出口的每一道圣旨，都会被系统翻译成财政、民心、军队、派系和地方状态的变化，进而塑造下一轮危机。

这也带来一个更核心的问题：这套看起来像“自由下诏”的体验，背后到底是大模型即兴发挥，还是一套被严格约束的工程系统？带着这些问题，我们和《历史模拟器：崇祯》制作人追青聊了聊。

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对话追青：有玩家玩了 70 个小时，最后把原子弹造出来了

硅星人：可以先请您介绍一下自己、青干工作室目前的团队情况，以及内部是怎么分工的？

追青：我是《历史模拟器：崇祯》的制作人，团队目前不到 10 人，全部专注在 AI 原生游戏这个方向上。没什么分工，因为就我一个策划，其他都是技术。美工是 AI 做的，大家也能看得出来。

硅星人：你们现在认为最核心的玩家群体是哪一类？是明史爱好者、策略游戏玩家、AI 尝鲜用户，还是其他人群？

追青：策略游戏玩家是最重要的。我们希望做一个大众题材，虽然明史是一个小众题材，但相对于传统的 AI 内容跟作品来说，我们希望尽可能大众一些，让更多普通的，可能对ai没那么了解的人也能参与进来。

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什么是 AI 原生游戏

硅星人：现在行业里对 AI 原生游戏的定义还不太明确。你们如何理解 AI 原生游戏？

追青：我定义很简单，你把这个模块从游戏里剥离出去，核心玩法体验能不能玩、有没有差异性。如果完全剥离出去，游戏玩都玩不了，那就是 AI 原生游戏。

硅星人：为什么会选择崇祯和明末作为第一款游戏的历史背景？这个选择是因为明末更适合 AI 推演，还是因为它更有话题度？

追青：AI 推演需要基于 AI 自己的理解和知识能力，目前大部分史料基本上是明清为主，越到现代越多，明朝是一个史料上比较完善的朝代。明末是一个既有话题度，史料也比较丰富，大家可能也比较有兴趣的朝代。

硅星人：这个项目从立项到上线大概花了多久？为什么你们选择在六个月前这个时间点做，而不是更早？

追青：从立项到封闭内测，我们用了四十多天，从真正开始做，到最后上线，大概用了 6 个月。我们和一般 AI 文游基于上下文的基础框架不太一样。市面上已有方案在长记忆逻辑和状态变量控制上还有一些不足，所以我们自己研发了一套系统。另一方面，模型调用等成本也是关键因素。以今天提供给玩家的体验来看，同等质量下的模型成本，和一两年前相比已经有了很大差异。所以我们觉得半年前是刚刚好的时间，技术上已经相对成熟了。

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不是简单喂史料，而是搭一套推演系统

硅星人：如果一年后某个大模型本身就具备很强的推演能力，你们觉得你们这套系统的壁垒会变强，还是会变弱？

追青：要从两方面考虑。首先，大模型本身毕竟不是用于我们这个用途的，需要我们目前的系统去约束得到这个效果。其次，更好的模型性能，意味着约束条件可以给得更宽泛一些，模型可能自己就能判断意图来达到效果。

硅星人：外界可能会理解成，你们只是把很多真实史料输入给模型，再让它推演。但从你们的角度看，这套系统真正做了什么？

追青：不是游戏内输入，主要是模型这边的训练策划。因为这些史料在绝大部分模型里都是训练过的，只不过相关知识的唤醒能力有差异。我们本身确实会输入一些信息，但本质上输入的并不是史料，而是当前状态。

比如玩家在游戏过程中造出燧发枪、搞步兵方阵，这样的技术状态也会被输入到模型里，但不一定是真实的历史信息。

硅星人：能不能把这套系统简单拆开讲一下？比如它如何理解玩家意图、约束历史合理性，并把结果变成游戏状态？

追青：可以分为三层。第一层，模型输出的内容得符合历史情况，还得符合用户当前的数据情况，这是初始状态的约束。

第二，要判断用户的意图，比如用户想搞飞升或修仙，在大部分情况下我们认为不科学的东西，一般会被认为用户希望整活，但这个活不太符合游戏调性，结果可能就不是很好。在传统 AI 对话里，你说要修仙，有时候它会直接给正向反馈，但我们这不一定是这样。

第三，意图判断完了推演出一个故事，还要把这些故事转化成数据存储到游戏的数据库框架里。基本上是这三层：状态、意图判断、状态保留。

硅星人：我可以这样理解吗？比如系统识别铁的产能是 20 吨，但玩家提出的方案需要 500 吨铁，系统就会判断当前生产条件不支持，所以不会完全执行这条指令？

追青：对，但因为我们是回合制，一般不会驳回，会一部分实现、做到一半，或者计划是好的但执行不下去之类的。

硅星人：你们内部有没有一套评分系统，用来判断哪些架空内容可以接受，哪些内容会破坏历史逻辑？

追青：有是有，但给得很宽泛。比如不能直接天降一个原子弹到库里，但一步步研发我们可能允许。

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每一回合如何变成下一个历史状态

硅星人：这款游戏的记忆系统是如何运作的？每个回合的状态是怎么保存和延续的？

追青：基本上依靠两块，传统上叫通过上下文记忆去实现。我们通过一个叫步进式逻辑，每个回合就是一个状态，只需要保存前一个状态，进行增量或修改，保存到下一个状态，一步一步以状态机步进式的方式控制状态稳定，这是我们做的主要内容。除此之外，传统的一些记忆压缩、清晰感知，把特殊内容反复提取强化，这些都有处理。

硅星人：游戏里涉及很多官员任职、叛乱度等精确数值，也有大量环境文本。你们是怎么处理这些记忆的？又没有尝试过 RAG？

追青：我们早期尝试过 RAG，但后来发现效果并不好。因为这类游戏本质上要求系统理解整个当前局势，而不是只根据某个关键词去检索相关信息。RAG 的问题在于，玩家提到什么，它才容易关注什么。比如玩家一直盯着科技线，不代表陕西的民变就可以被系统忽略。

数值方面分两类，一是大模型本身对数值区间有理解，比如每个数值都有一个框的判定，10-20 是一个概念，20-50 是另一个概念。另一方面我们本身也有一些硬的数值框架，比如某地民心降到 0了，会提醒大模型说该报叛军了，有这样的信息感知模块。

硅星人：玩家有没有可能通过某种方式“破解”大模型，比如声称自己之前没有下过某道诏书？你们有没有针对这类情况做防护？

追青：一般来讲模型攻击还是少部分人去做。更多的是玩家这样的策略是引导 agent 去做反思，因为 agent 有时候会忘掉一些东西。所以一般没有做一些特别重的对抗措施。但记忆系统是一直维持一致的，记下来了就是记下来了。

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模型选择：效果、成本、速度的不可能三角

硅星人：大模型生成内容有一定概率性和不稳定性。同一个存档、同一道诏书，如果重复执行，结果会完全一样，还是会有差异？

追青：一般大方向一致，但细节上肯定有所差异。比如同样去抄一个人的家，都能抄到，但给 100 万两还是 150 万两可能有点差异，差别不会特别大。

硅星人：你们选择模型时，最核心的指标是什么？是历史知识、推理稳定性、延迟、价格，还是角色扮演能力？目前国内有哪些模型比较符合这类游戏需求？

追青：最重要的是时间，因为你是娱乐产品，不是工具或生产力产品，不能让玩家等很久。第二个是成本，玩家是来娱乐的，花很多钱是反直觉的。另一个是效果，就是正确率。一般叫不可能三角：效果、成本、速度。目前会觉得 DeepSeek、阿里的千问系列都比较符合需求。

硅星人：通常来说，一次完整回合的平均推理成本大概是多少？如果模型调用失败，会怎么处理？

追青：要看使用的模型，一般认为一轮完整流程/完整回合，会花几毛钱。大部分失败本质上是模型厂商那边的波动，比如之前遇到过 DeepSeek 整体挂了十几分钟，确实对我们来说是不可抗力。

硅星人：传统游戏可以测试数值、关卡是否会卡住，但 AI 游戏每次输出都不一样。你们是怎么做测试的？内部有没有一套固定指令？

追青：我们会有一套 benchmark 系统，判断符不符合预期，跑 100 次是不是都符合预期，或者说符合预期的比例大概多少。有模型判断为主，也有程序化的判断。目前比较关注如世界状态的数据修改，成功率要求 99% 以上。

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玩家为什么付费

硅星人：你们现在采用的是买断加积分的模式。为什么选择这种商业模式？有没有考虑过高价买断、模型免费，赌玩家使用量不会超过成本的模式？

追青：包括月卡也好，买断也好，其实都是赌博，我们不确定各个方式的成本和预期是怎么样的。但我们想把这个东西的实际情况展示给大家，也是给未来做一个验证，看这种方式到底大家买不买账。目前看到玩家的反馈，我们后续会计划开放API。

硅星人：以目前这个模式来看，你们赚钱了吗？你们认为 AI 原生游戏更合理的付费单位是什么？

追青：整体上来讲不可能赚钱，因为我们现在的 token 价格基本上都是按照成本价去给的。你刚刚提到说问我们是希望卖token还是卖内容还是卖服务，对于这个问题，我们的认知是，做游戏其实是包装起来的一套完整服务给到玩家，不应该区分这些内容。像网络游戏不可能说服务器成本单独算钱，在未来我觉得是不太合理的。不过目前，我们《历史模拟器：崇祯》的商业化做的非常简单。

硅星人：未来如果开放 API，你们会怎么设计？是继续沿用内部积分制，还是允许玩家直接调用第三方 API，完全绕过你们的计费体系？

追青：目前计划是允许玩家用自己的 API，相当于允许玩家绕过我们的服务。

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数据、留存和游戏负担：有人玩了70小时，造出原子弹

硅星人：玩家每次游玩都会产生很多行为数据。这些数据会不会反哺你们的系统？比如未来做新游戏时，系统会不会因为这些数据而更懂玩家指令？

追青：目前没有直接使用玩家数据。会从整体统计学数据上考虑一些问题，但玩家具体的输入输出涉及到隐私，不会去使用。

硅星人：你们现在最看重哪个运营指标？看网上提到大部分玩家第五年就挂了。从 5 月 8 日上线到现在，留存率和平均使用时长有没有比较精确的数据可以分享？

追青：第五年挂的大部分是因为策略游戏大家先玩一玩上手，然后再重新开档。我们目前比较关注的是的是留存和玩家单日在游戏的游玩时长。昨天是 75.1% 的次日留存。平均在线时长，非工作日大概是在七小时左右。

我们对于数据还是比较满意的，用户喜欢玩的是确定，虽然我们现在有很多的缺点，在 bug 上和 AI 的稳定性上，其实还有很多的问题，但我们还是做了一些独特的一些体验。

硅星人：这款游戏的玩家自由度很高。你们有没有遇到明显超出预期的玩家行为？

追青：超出预期的很多。原本说玩家攀科技可以，但不能攀太离谱，比如造原子弹有点过分。之前有一个玩家玩了 70 个小时，反复一步步攀科技，先搞工业革命、发电、搞铀浓缩，最后把原子弹造出来了。那这个我们觉得也OK，玩家用努力达到了他想要的结果，我们也不会试图去剥夺玩家的这种乐趣。

硅星人：关于游戏性，我自己也是策略游戏玩家，常常会遇到前期很兴奋、后期比较疲惫的情况。你们是如何平衡玩家负担和游戏自由度的？

追青：玩家负担说高也高、说低也低。高在你要打字、亲手去、要去想，不能公式化搞一些东西。轻量的是操作量，只有打字本身或语音，基本上就是核心操作内容。不像文明那样每个城都要看生产、资金等。

硅星人：市面上也有很多 AI 游戏，你觉得目前 AI 原生游戏最适合发展的方向是什么？

追青：首先要区分商业化和非商业化。酒馆算不算 AI 原生，我觉得算，但它是开源社区的感觉，不是商业化产品。商业化产品目前建议还是文字内容、对话、推理是最直接明确快速的方向。比较大的割裂点是，有能力开发 AI 的人不会来做游戏，做游戏厂商对 AI 也没那么了解，没有那么多资源去做 AI。

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