本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，特別涉及一種基于llm的slg游戲戰(zhàn)斗指揮方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)前的游戲領(lǐng)域，戰(zhàn)斗指揮通常依賴于玩家的即時(shí)決策和操作。然而，隨著游戲復(fù)雜性的增加，玩家需要處理的信息量急劇增加，這使得玩家在戰(zhàn)斗中作出快速而準(zhǔn)確的決策變得困難，很容易出現(xiàn)指揮誤操作，導(dǎo)致戰(zhàn)斗失敗，玩家的游戲體驗(yàn)感不佳的情況。

2、現(xiàn)有技術(shù)中的游戲戰(zhàn)斗指揮方法依賴于預(yù)設(shè)的腳本和算法，這些方法在靈活性和適應(yīng)性方面存在限制。并且，在復(fù)雜的戰(zhàn)斗數(shù)據(jù)方面，需要依賴玩家自己的計(jì)算和決策來制定操作策略，極大增加玩家負(fù)擔(dān)，從而造成玩家流失。

3、因此，需要提供一種基于llm的slg游戲戰(zhàn)斗指揮方法及系統(tǒng)，用于通過人工智能技術(shù)提高戰(zhàn)斗指揮的靈活性、有效性及時(shí)效性，提高玩家的游戲體驗(yàn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種基于llm的slg游戲戰(zhàn)斗指揮方法，包括：接收玩家在多人聊天指揮室窗口發(fā)起的命令指派意圖的對話；ai助理基于發(fā)起命令指派意圖的對話的多個(gè)玩家的背景信息，確定當(dāng)前玩家，其中，所述ai助理基于大語言模型建立；所述ai助理基于所述當(dāng)前玩家的命令內(nèi)容，確定命令類型，其中，所述命令類型為攻擊類型或撤退類型；當(dāng)所述命令類型為攻擊類型時(shí)，基于所述當(dāng)前玩家的操作信息，通過環(huán)境數(shù)據(jù)類接口獲取環(huán)境類數(shù)據(jù)，所述ai助理基于所述當(dāng)前玩家的對話內(nèi)容和所述環(huán)境類數(shù)據(jù)，確定攻擊策略并通過單位操作類接口執(zhí)行所述攻擊策略；當(dāng)所述命令類型為撤退類型時(shí)，基于所述當(dāng)前玩家的操作信息，通過環(huán)境數(shù)據(jù)類接口獲取環(huán)境類數(shù)據(jù)，所述ai助理基于所述當(dāng)前玩家的對話內(nèi)容和所述環(huán)境類數(shù)據(jù)，確定撤退策略并通過單位操作類接口執(zhí)行所述撤退策略。

2、進(jìn)一步地，所述ai助理基于發(fā)起命令指派意圖的對話的多個(gè)玩家的背景信息，確定當(dāng)前玩家，包括：基于所述多個(gè)玩家的等級和親密度，確定所述當(dāng)前玩家。

3、進(jìn)一步地，所述ai助理確定玩家的親密度，包括：獲取所述玩家的歷史對話；識別所述歷史對話對應(yīng)的話題及情緒；基于所述歷史對話對應(yīng)的話題及情緒，確定所述玩家的親密度。

4、進(jìn)一步地，所述ai助理基于所述當(dāng)前玩家的命令內(nèi)容，確定命令類型，包括：當(dāng)所述當(dāng)前玩家的對話內(nèi)容包括坐標(biāo)時(shí)，確定所述命令類型為攻擊類型；當(dāng)所述當(dāng)前玩家的對話內(nèi)容不包括坐標(biāo)時(shí)，基于所述當(dāng)前玩家的對話內(nèi)容，進(jìn)行語義分析，確定命令類型。

5、進(jìn)一步地，基于所述當(dāng)前玩家的操作信息，通過環(huán)境數(shù)據(jù)類接口獲取環(huán)境類數(shù)據(jù)，包括：當(dāng)所述當(dāng)前玩家的對話內(nèi)容不包括坐標(biāo)時(shí)，獲取所述當(dāng)前玩家的當(dāng)前地圖，通過環(huán)境數(shù)據(jù)類接口基于所述當(dāng)前地圖獲取環(huán)境類數(shù)據(jù)；或，基于所述當(dāng)前玩家的地圖點(diǎn)擊信息，獲取目標(biāo)坐標(biāo)，通過環(huán)境數(shù)據(jù)類接口基于所述目標(biāo)坐標(biāo)獲取環(huán)境類數(shù)據(jù)。

6、進(jìn)一步地，所述ai助理基于所述當(dāng)前玩家的對話內(nèi)容和所述環(huán)境類數(shù)據(jù)，確定攻擊策略，包括：重復(fù)執(zhí)行根據(jù)所述當(dāng)前玩家的對話內(nèi)容，生成新的溝通內(nèi)容，對所述當(dāng)前玩家對所述新的溝通內(nèi)容的對話內(nèi)容進(jìn)行分析，確定戰(zhàn)斗要素，直至所有的戰(zhàn)斗要素搜集完成；基于所述所有的戰(zhàn)斗要素，生成攻擊策略。

7、進(jìn)一步地，所述ai助理基于所述當(dāng)前玩家的對話內(nèi)容和所述環(huán)境類數(shù)據(jù)，確定撤退策略，包括：重復(fù)執(zhí)行根據(jù)所述當(dāng)前玩家的對話內(nèi)容，生成新的溝通內(nèi)容，對所述當(dāng)前玩家對所述新的溝通內(nèi)容的對話內(nèi)容進(jìn)行分析，確定撤退要素，直至所有的撤退要素搜集完成；基于所述所有的撤退要素，生成撤退策略。

8、進(jìn)一步地，所述方法還包括：所述ai助理基于玩家助理的人設(shè)提示詞，生成戰(zhàn)斗過程、戰(zhàn)斗結(jié)果、撤退過程或撤退結(jié)果的匯報(bào)信息。

9、進(jìn)一步地，所述方法還包括：所述ai助理基于所述當(dāng)前玩家的對話內(nèi)容，更新所述當(dāng)前玩家的親密度。

10、本發(fā)明提供一種基于llm的slg游戲戰(zhàn)斗指揮系統(tǒng)，包括：對話接收模塊，用于接收玩家在多人聊天指揮室窗口發(fā)起的命令指派意圖的對話；數(shù)據(jù)接口模塊，包括環(huán)境數(shù)據(jù)類接口及單位操作類接口；ai助理，基于大語言模型建立，用于基于發(fā)起命令指派意圖的對話的多個(gè)玩家的背景信息，確定當(dāng)前玩家；所述ai助理還用于基于所述當(dāng)前玩家的命令內(nèi)容，確定命令類型，其中，所述命令類型為攻擊類型或撤退類型；當(dāng)所述命令類型為攻擊類型時(shí)，所述ai助理還用于基于所述當(dāng)前玩家的操作信息，通過環(huán)境數(shù)據(jù)類接口獲取環(huán)境類數(shù)據(jù)，所述ai助理基于所述當(dāng)前玩家的命令內(nèi)容和所述環(huán)境類數(shù)據(jù)，確定攻擊策略并通過單位操作類接口執(zhí)行所述攻擊策略；當(dāng)所述命令類型為撤退類型時(shí)，所述ai助理還用于基于所述當(dāng)前玩家的操作信息，通過環(huán)境數(shù)據(jù)類接口獲取環(huán)境類數(shù)據(jù)，所述ai助理基于所述當(dāng)前玩家的命令內(nèi)容和所述環(huán)境類數(shù)據(jù)，確定撤退策略并通過單位操作類接口執(zhí)行所述撤退策略。

11、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提供的一種基于llm的slg游戲戰(zhàn)斗指揮方法及系統(tǒng)，至少具備以下有益效果：

12、1、利用玩家在玩游戲的過程中視野聚焦的游戲地圖，自動獲取對應(yīng)的地圖戰(zhàn)場空間數(shù)據(jù)，進(jìn)行提取與建模，通過規(guī)整戰(zhàn)斗相關(guān)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)化表達(dá)，給到ai助理，讓其能夠根據(jù)提示詞感知戰(zhàn)場空間信息，并能夠僅通過坐標(biāo)或怪物名稱與玩家進(jìn)行對話，達(dá)到ai助理感知戰(zhàn)場信息的效果。

13、2、利用大語言模型設(shè)計(jì)ai助理，其中包括指令分析智能體、戰(zhàn)斗分析智能體、撤退分析智能體、角色扮演智能體、情感分析智能體等。通過多個(gè)智能體之間互相協(xié)作，完成ai人工智能助理的全部功能塑造。使玩家能夠通過自然語言與ai助理進(jìn)行擬人化對話溝通，輕松操控游戲內(nèi)的各種戰(zhàn)斗場景。

14、3、玩家通過與ai助理進(jìn)行正常對話的方式，摒棄了傳統(tǒng)游戲靠固定指令，固定流程觸發(fā)的僵化問題，大大提升了玩家游戲中的體驗(yàn)。

15、4、構(gòu)建ai助理的多個(gè)智能體，將對話過程透露的信息和戰(zhàn)場的信息、戰(zhàn)斗規(guī)則信息相結(jié)合，輸出程序能夠識別的完整命令指令內(nèi)容的方法。

16、5、利用ai助理與玩家溝通的歷史對話，分析ai助理與玩家的親密度，結(jié)合玩家等級，判斷游戲戰(zhàn)斗指揮的服務(wù)優(yōu)先級，通過持續(xù)、有效的溝通和個(gè)性化的服務(wù)，ai助理能夠建立起與玩家之間的深厚關(guān)系，從而提高玩家的忠誠度和粘性。玩家會更傾向于留在游戲中，參與更多的活動和挑戰(zhàn)，這對于游戲的長期運(yùn)營和社區(qū)建設(shè)至關(guān)重要。

技術(shù)特征：

1.一種基于llm的slg游戲戰(zhàn)斗指揮方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于llm的slg游戲戰(zhàn)斗指揮方法，其特征在于，所述ai助理基于發(fā)起命令指派意圖的對話的多個(gè)玩家的背景信息，確定當(dāng)前玩家，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于llm的slg游戲戰(zhàn)斗指揮方法，其特征在于，所述ai助理確定玩家的親密度，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于llm的slg游戲戰(zhàn)斗指揮方法，其特征在于，所述ai助理基于所述當(dāng)前玩家的命令內(nèi)容，確定命令類型，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于llm的slg游戲戰(zhàn)斗指揮方法，其特征在于，基于所述當(dāng)前玩家的操作信息，通過環(huán)境數(shù)據(jù)類接口獲取環(huán)境類數(shù)據(jù)，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1-5中任意一項(xiàng)所述的一種基于llm的slg游戲戰(zhàn)斗指揮方法，其特征在于，所述ai助理基于所述當(dāng)前玩家的對話內(nèi)容和所述環(huán)境類數(shù)據(jù)，確定攻擊策略，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1-5中任意一項(xiàng)所述的一種基于llm的slg游戲戰(zhàn)斗指揮方法，其特征在于，所述ai助理基于所述當(dāng)前玩家的對話內(nèi)容和所述環(huán)境類數(shù)據(jù)，確定撤退策略，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1-5中任意一項(xiàng)所述的一種基于llm的slg游戲戰(zhàn)斗指揮方法，其特征在于，還包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于llm的slg游戲戰(zhàn)斗指揮方法，其特征在于，還包括：

10.一種基于llm的slg游戲戰(zhàn)斗指揮系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種基于LLM的SLG游戲戰(zhàn)斗指揮方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，其中，該方法包括：接收玩家在多人聊天指揮室窗口發(fā)起的命令指派意圖的對話；AI助理基于玩家的背景信息，確定當(dāng)前玩家；AI助理基于當(dāng)前玩家的命令內(nèi)容，確定命令類型；當(dāng)命令類型為攻擊類型時(shí)，基于當(dāng)前玩家的操作信息，通過環(huán)境數(shù)據(jù)類接口獲取環(huán)境類數(shù)據(jù)，AI助理基于當(dāng)前玩家的對話內(nèi)容和環(huán)境類數(shù)據(jù)，確定攻擊策略并通過單位操作類接口執(zhí)行；當(dāng)命令類型為撤退類型時(shí)，基于當(dāng)前玩家的操作信息，獲取環(huán)境類數(shù)據(jù)，AI助理基于當(dāng)前玩家的對話內(nèi)容和環(huán)境類數(shù)據(jù)，確定撤退策略并執(zhí)行，具有通過人工智能技術(shù)提高戰(zhàn)斗指揮的靈活性、有效性及時(shí)效性，提高玩家的游戲體驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)研發(fā)人員：陳源
受保護(hù)的技術(shù)使用者：陳源
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23