Dlaczego pozwoliłem AI poprowadzić moją kampanię TTRPG

Niektórzy odkrywają TTRPG przez przyjaciół przy stole. Inni przez fora, zestawy startowe albo tego jednego znajomego, który zawsze chce spróbować. Ja odkryłem je przez podcasty: komediowe improv actual-play, które stały się moim stałym towarzystwem podczas samotnego okresu pracy zdalnej w nieznanym mieście.

Pochłaniałem je latami. Nigdy nie rozegrałem ani jednej sesji.

Oto jak to doprowadziło mnie do zbudowania MG AI.

Więc nigdy tak naprawdę nie grałeś w TTRPG, ale budujesz MG AI. Skąd to się wzięło?

Myślę, że moje zainteresowanie zaczęło się, gdy musiałem się przeprowadzić z powodu pracy. Spędzałem miesiące w roku w mieście, którego nie znałem, z dala od przyjaciół i rodziny, i nie miałem wiele do roboty poza pracą. Jestem introwertykiem, więc nie bardzo chciałem przechodzić przez cały ten proces poznawania nowych ludzi. Ale życie w ten sposób było samotne. Zwróciłem się więc ku podcastom, żeby dotrzymywały mi towarzystwa, szczególnie komediowym. Odkryłem podcasty improv, a przez nie w końcu podcasty actual-play Dungeons & Dragons. Wtedy moje zainteresowanie TTRPG wzrosło. Pochłaniałem je nałogowo. Są długie, łączyły świetne opowiadanie historii z komedią w stylu improv. To świetna rozrywka!

Przenieśmy się wiele lat do przodu, podcasty actual-play TTRPG wciąż są jedną z moich ulubionych rozrywek. Ale nigdy nie znalazłem grupy, z którą naprawdę mógłbym grać. Praca i zobowiązania życiowe stanęły na przeszkodzie. Nie mogę znaleźć czasu, żeby regularnie siadać z grupą na dłuższy czas. Więc w zasadzie porzuciłem ten pomysł.

W zeszłym roku kilka rzeczy się złożyło. Po pierwsze, urodziło nam się pierwsze dziecko. To oznaczało jeszcze mniej czasu na osobiste projekty lub sesje TTRPG. W tym samym czasie pojawił się OpenClaw i zdałem sobie sprawę, że to naprawdę dobre narzędzie do automatyzacji zadań i uruchamiania ich z telefonu, gdy pilnowałem dziecka. Nagle mogłem pisać kod, robić research i inne rzeczy, do których normalnie musiałbym siedzieć przy komputerze, jednocześnie wypełniając obowiązki rodzicielskie.

W pewnym momencie zdałem sobie sprawę, że OpenClaw zachowuje się znacznie bardziej jak człowiek niż inne agenty AI, których wcześniej używałem. Jest skonfigurowany z osobowością, co sprawia, że rozmowa z nim przypomina bardziej rozmowę ze współpracownikiem, a nawet przyjacielem. Nagle pomyślałem: a co gdyby OpenClaw poprowadził ze mną solową kampanię TTRPG?

I zadziałało. Zaskakująco dobrze. I od tego ewoluowało. Zacząłem budować umiejętności OpenClaw i dostosowywać system pamięci, żeby działał lepiej przy dłuższych, bardziej złożonych kampaniach. W końcu zdecydowałem, że przy wszystkich tych dostosowaniach, równie dobrze mogę zbudować coś od podstaw, co zastosuje wszystko, co odkryłem, i ominie niektóre ograniczenia. Tak narodziło się Stage Whisper.

W zasadzie poddałeś się w kwestii znalezienia grupy. Co konkretnie w formacie grupowym było przeszkodą?

Wszystko, naprawdę. Pierwszy problem to samo znalezienie grupy. Nie bardzo chcę grać z ludźmi, których dobrze nie znam, a nie mam czasu ani osobowości, żeby nawiązywać przyjaźnie wyłącznie po to, by grać w TTRPG. Wiem, że ludzie mówią "po prostu znajdź grupę i spróbuj", ale to nie jest coś, co chcę robić.

Potem jest kwestia harmonogramu. Myślę, że im jesteśmy starsi, tym trudniej znaleźć czas, który pasuje grupie. Każdy ma swoje zobowiązania, nawet znalezienie czasu na posiłek ze starymi przyjaciółmi jest trudne. Nie wyobrażam sobie próbować umówić kilka osób na wiele godzin jednocześnie.

I wreszcie, presja konieczności bycia na sesji. Nie chcę zawodzić ludzi, gdy muszę odejść, żeby zająć się czymś innym, co wypadło.

Wszystkie te rzeczy sprawiają, że tradycyjny format grupy TTRPG jest dla mnie trudny.

W którym momencie przeszedłeś od "słucham, jak inni grają" do "chwila, a co gdybym mógł robić to solo z AI"? I co najbardziej Cię zaskoczyło w tym, jak to faktycznie odczuwałeś w porównaniu do samego słuchania?

Myślę, że stało się to, gdy dostosowywałem osobowość mojej instancji OpenClaw. Zrobiłem to dla żartu, żeby pokazać komuś, że OpenClaw ma osobowość i może zachowywać się inaczej niż mdły korporacyjny "Pomocny Asystent", który dominował wtedy w asystentach czatu AI. Skonfigurowałem go jako "chaos goblin gamer girl".

Rezultat zaskoczył mnie. OpenClaw nagle wydał się znacznie bardziej prawdziwy, znacznie bardziej relatable. Przekroczył barierę od "rozmawiam z automatycznym asystentem" do "rozmawiam z osobą". Myślę, że pomaga też to, że na Discordzie widzisz wskaźnik "pisze..." (który oczywiście odpowiada czasowi inferencji LLM), ale przypadkowo daje też ten ludzki "znak życia" patrzenia, jak ktoś pisze, zamiast tylko strumienia tekstu.

Byłem bardzo świadomy, że tworzę coś w rodzaju ludzkiej więzi z LLM. Podejrzewałem, że to będzie możliwe, tylko nie wiedziałem, w którym momencie. Zaskoczyło mnie, że jest to możliwe przy dzisiejszych modelach tylko przez zmianę promptu. Używałem tych samych modeli do kodowania przez jakiś czas i ani razu nic z tego nie wydawało się choć trochę ludzkie. OpenClaw otworzył mi oczy na to, o ile więcej relacji możemy mieć z LLM przy zaledwie dostosowaniu promptu. Nawet jeśli wiemy, że rozmawiamy z LLM, uczucie, że to drugi człowiek, jest obecne, a to ważne dla rzeczy takich jak TTRPG. Myślę, że poczucie, że nie jesteś po prostu w "wybierz własną przygodę", ale że jesteście przyjaciółmi przy stole, opowiadającymi historię razem, jest dla mnie ważne.

Jakie to jest w praktyce?

Właściwie grałem już wcześniej w coś takiego: AI Dungeon. To były wczesne dni LLM. AI Dungeon było zabawne, ale nie potrafiło utrzymać spójnej fabuły. Sceny zmieniały się niespójnie, postacie pojawiały się i znikały.

Ale to tam po raz pierwszy zasmakowałem wspólnego opowiadania historii z AI. I naprawdę mi się to podobało. Myślę, że bardzo lubię móc tworzyć świat, ustalać jego ograniczenia, a potem przechodzić przez niego jako postać, która podlega wszystkim jego ograniczeniom, i wchodzić w interakcje ze światem, a on odpowiada. Zacząłem czuć, że to jest dla mnie autentyczne kreatywne ujście.

Przenieśmy się do momentu, gdy OpenClaw prowadził grę: ponieważ działało to na Discordzie, mogłem wchodzić i wychodzić, kiedy tylko chciałem, nie martwiąc się o wstrzymywanie innych ludzi. Mogłem tworzyć nowe kampanie, wypróbowywać nową wiedzę i setting, nowe postacie. A dodanie systemu pamięci i innych narzędzi pomogło OpenClaw utrzymać wiedzę i świat spójnymi w dłuższych kampaniach, jednocześnie egzekwując pewne mechaniki gry, aby utrzymać zainteresowanie.

Myślę, że przepaliłem jakieś 150 dolarów w kredytach LLM w ciągu pierwszych kilku tygodni, po prostu z powodu ogromnej liczby sesji, które testowałem. Generowanie nowych kampanii, wypróbowywanie ich. Poczucie sprawczości w budowaniu świata i faktyczne odgrywanie postaci jest o wiele przyjemniejsze niż słuchanie grupy ludzi, którzy to robią.

AI Dungeon nie potrafiło utrzymać fabuły. Jaka była sztuczka, by rozwiązać problem spójności narracyjnej w długich kampaniach?

Pierwszą rzeczą, której spróbowałem, było użycie pamięci OpenClaw do śledzenia kampanii i sesji. Dzisiejszy kontekst LLM jest wystarczająco długi, aby utrzymać spójność fabuły przez jedną lub dwie sesje, ale poza tym trzeba usunąć lub skompresować część kontekstu. Użycie kombinacji plików pamięci i wbudowanego narzędzia do kompaktowania OpenClaw utrzymywało świat w przybliżeniu spójnym, przynajmniej podobny setting, a każda sesja miała mgliste pojęcie o tym, co wydarzyło się w poprzednich sesjach.

Ale szczegóły były przybliżone i wciąż był problem postaci. Poprzednie postacie byłyby zupełnie inne i mówiłyby rzeczy narracyjnie niespójne z tym, co było wcześniej, co bardzo łamało immersję. Więc kazałem LLM generować pełną kartę postaci dla każdej postaci i odczytywać te karty na początku nowych sesji.

To pomogło ustalić osobowość NPC między sesjami, ale w długich kampaniach zacząłem chcieć, żeby NPC pamiętali rzeczy, które się wydarzyły, i rozwijali się wraz z graczem. Chciałem móc powiedzieć "pamiętasz, co się stało ostatnim razem?" i żeby NPC wiedzieli, o czym mówię, zamiast improwizować jakiś fakt, który się nie wydarzył. Więc dodałem wspomnienia do kart postaci, rzeczy, które NPC powinien pamiętać.

Nagle NPC zaczęli ożywać. Rozwijali się, pamiętali przeszłość, cytowali wypowiedzi, żartowali z tego. Ale napotkałem odwrotny problem: teraz LLM miał za dużo do zapamiętania. Pliki NPC stały się niezwykle długie, a kontekst sesji zaczął zawierać zbyt dużo danych z przeszłości. Wtedy zacząłem rozbijać wspomnienia na pojedyncze wspomnienia i czynić je przeszukiwalnymi, podłączając się do systemu pamięci QMD OpenClaw. Rozszerzenie, które można było dodać do OpenClaw, dające mu semantyczne wyszukiwanie w wielu małych plikach markdown. Pozwalając OpenClaw zapisywać wspomnienia na dysk, nagle mógł używać swojego wbudowanego wyszukiwania pamięci jak banku pamięci dla NPC i wiedzy! Teraz LLM ładuje tylko podsumowania i wyszukuje odpowiednie wspomnienia na początku scen oraz w odpowiedzi na to, co mówi gracz.

Myślę, że to są funkcje niezbędne do utrzymania spójności świata i postaci w długich kampaniach, i to one stanowią niektóre z funkcji, wokół których zbudowane jest Stage Whisper, gdy zdecydowałem się odejść od bezpośredniego używania OpenClaw.

Dla kogo więc jest Stage Whisper?

Stage Whisper jest dla ludzi takich jak ja. Ludzi, którzy chcą stworzyć świat pełen postaci i grać w nim, ale w czasie i tempie, które im odpowiada.

Jest dla osób zainteresowanych TTRPG, interaktywną fikcją/przygodami tekstowymi i MUD-ami, ale które nie mają czasu na tworzenie grupy, nie są zainteresowane nauką zasad złożonych systemów TTRPG lub chcą mieć większy wpływ na budowanie świata.

Zbudowałem Stage Whisper tak, aby dobrze działało na urządzeniach mobilnych i przez Discord, co ułatwia granie z dowolnego miejsca.

Jeśli to brzmi jak Ty, zacznij grać w Stage Whisper lub porozmawiaj ze mną na naszym Discordzie