A Inworld AI fez uma aparição notável na GDC 2024, exibindo demonstrações inovadoras de seu AI Character Engine em parceria com grandes players da indústria de jogos, como Microsoft, Ubisoft e NVIDIA. Avançando para a GDC 2025, a representação deste ano foi mais moderada, sem as colaborações de alto nível que caracterizaram sua apresentação anterior. No entanto, ainda havia desenvolvimentos significativos acontecendo nos bastidores. Tivemos a oportunidade de falar com o CEO da Inworld AI, Kylan Gibbs, para obter insights sobre as atividades recentes da empresa.
Reflexões sobre a evolução da empresa
A Inworld AI tem feito uma jornada fascinante nos últimos quatro anos. Inicialmente, o foco era desenvolver um mecanismo de personagem, que funcionava como um aplicativo do lado do servidor que se conectava a vários mecanismos de jogo por meio de um SDK. Essa abordagem visava simplificar as complexidades da IA para designers e escritores narrativos. No entanto, o feedback indicou um forte desejo por mais controle; os desenvolvedores queriam a capacidade de executar a lógica localmente.
Isso levou a uma mudança significativa em nossa estratégia de produto. Fizemos a transição de um modelo baseado em servidor para montar nossa tecnologia em bibliotecas que os desenvolvedores podem utilizar diretamente em seus mecanismos de jogo. Essa mudança significa que nossas ferramentas agora oferecem um tempo de execução C++ que pode ser adaptado para vários mecanismos.
Outra área crítica de foco é a observabilidade e a telemetria. Muitos desenvolvedores de jogos têm dificuldade para entender a transparência operacional da IA, o que frequentemente complica a solução de problemas. Nossa ferramenta de portal fornece aos desenvolvedores insights essenciais de telemetria, permitindo que eles diagnostiquem problemas de forma eficaz. Nosso objetivo é promover a lógica local e, idealmente, modelos locais, alinhando-se com o desejo de cada desenvolvedor de jogos por integração perfeita.
Inovamos uma ferramenta que aproveita nossos recursos de nuvem para destilar modelos para uso local. No entanto, reconhecemos a variabilidade dos recursos de hardware do consumidor. Para resolver isso, introduzimos um modelo de inferência híbrido que permite o armazenamento local do modelo de IA enquanto recorre perfeitamente a uma versão em nuvem quando necessário. Por exemplo, um PC potente equipado com uma GeForce RTX 5090 poderia executar tudo localmente, enquanto um Nintendo Switch utilizaria a nuvem para fornecer o poder de computação necessário.
Desafios na IA: Evolução Controlada
Um desafio urgente no cenário de IA para jogos e aplicativos de consumo é a obsolescência do modelo. O ritmo rápido do desenvolvimento de IA significa que um jogo lançado hoje com seu modelo atual pode ficar desatualizado em seis meses. Os desenvolvedores precisam da capacidade de selecionar continuamente os modelos mais eficazes de fontes de terceiros e de nossas próprias ofertas, otimizando-os com base no engajamento atual do usuário.
Nosso objetivo é colaborar com desenvolvedores, permitindo que eles evitem compromissos em larga escala com provedores de nuvem específicos. Em vez disso, eles podem adotar os modelos mais vantajosos disponíveis e personalizá-los para seus requisitos exclusivos. Isso é particularmente importante, pois os modelos são tipicamente projetados para tarefas amplas, enquanto em jogos, buscamos excelência em aplicações de nicho.
Tendências em jogos: desenvolvimentos emocionantes
Como os ciclos de desenvolvimento de jogos AAA tendem a ser longos, observamos um aumento nos aplicativos baseados em navegadores móveis. Um exemplo de destaque é o Status da Wishroll — um RPG inovador em que os usuários se envolvem como personagens em um universo semelhante ao do Twitter. Notavelmente, eles alcançaram 500.000 usuários em apenas 19 dias, com os jogadores gastando uma média de uma hora e meia por dia na plataforma.
Outro título notável é Little Umbrella. Sua equipe, conhecida por Playroom, lançou com sucesso vários jogos envolventes, incluindo The Last Show, que opera de forma semelhante a um jogo de festa no estilo Jackbox, mas incorpora orquestrações de IA em tempo real para cenários multijogador.
Também colaboramos com a Streamlabs para criar um assistente de streaming avançado que opera dentro do Fortnite. Este sistema monitora a dinâmica do jogo em tempo real, processando comentários do usuário e interações do streamer para fornecer insights acionáveis com latência mínima. Tais aplicações de ponta destacam a necessidade de inferência híbrida e local para desempenho ideal.
Assistentes e companheiros de jogo
Quando se trata de funcionalidade, o Streamlabs serve como um treinador de jogos, embora normalmente para streamers experientes que podem não exigir orientação extensa. No entanto, ele pode ajudar jogadores novatos fornecendo dicas e estratégias contextuais. Vemos dois tipos principais de companheiros de IA: assistentes desencarnados, como o Streamlabs, que operam externamente, e companheiros incorporados que são integrados diretamente à experiência de jogo.
Companheiros incorporados podem aprimorar experiências de integração e jogabilidade ao fornecer sugestões em tempo real com base nas ações do jogador, garantindo uma interação mais envolvente. Esses companheiros também podem ajudar a facilitar marcos de jogabilidade ao oferecer dicas quando os jogadores enfrentam dificuldades.
Além disso, estamos testemunhando casos de uso emergentes em configurações multijogador, onde a IA pode simular o comportamento do jogador ou substituir jogadores humanos quando eles desistem, criando uma experiência de jogo contínua.
A tecnologia é adaptável, com capacidades para rodar em hardware avançado como a NVIDIA GeForce RTX 5090, mantendo a compatibilidade em uma variedade de dispositivos. Embora suportemos a execução local de modelos, o armazenamento em nuvem serve como um backup para quando surgem limitações de hardware local.
Melhorando o monitoramento do jogo
Em resposta a perguntas sobre monitoramento efetivo de jogos, recomendamos empregar modelos de linguagem visual ou tecnologia OCR para supervisionar regiões críticas na tela, como minimapas em MOBAs. Os desenvolvedores normalmente estabelecem configurações específicas de pixel dentro do jogo para facilitar o monitoramento, embora seja essencial reconhecer que às vezes o estado do jogo pode fornecer dados suficientes sem precisar de análise visual extensiva.
Teste de garantia de qualidade com IA
Embora o foco principal da Inworld AI seja aprimorar as experiências voltadas para o jogador, sua tecnologia pode dar suporte a testes de garantia de qualidade (QA) por meio de desenvolvimento personalizado. Nossa estrutura permite que os estúdios criem seus próprios agentes de teste usando nossas ferramentas, aprimorando a eficiência e a criatividade dos testes durante a fase de protótipo.
Para desenvolvedores que buscam monitorar estados de jogo e potenciais interações não intencionais, nossas soluções de telemetria são inestimáveis. Ao integrar a telemetria dentro do código do jogo, os desenvolvedores podem avaliar as respostas dos personagens e as interações dos NPCs para refinar significativamente as experiências de jogo.
Lidando com alucinações de IA
Ao abordar alucinações de IA, nossa capacidade de criar modelos especializados e usar medidas de validação ajuda a mitigar esse problema. Por exemplo, em jogos como Status, embora alguma latitude criativa seja permitida para personagens expressarem ideias únicas, mantemos controle rigoroso sobre estruturas de dados para evitar resultados sem sentido.
Avançando a tecnologia de multidão dinâmica
A tecnologia de multidão dinâmica visa dar vida nova aos ambientes de jogo que estagnaram na última década. Ao simular interações mais complexas — como personagens se comunicando ou agindo com base em seu ambiente — podemos criar uma experiência mais imersiva que faz os mundos dos jogos parecerem vivos. Estamos nos concentrando não apenas em aprimorar personagens individuais, mas também em enriquecer o estado geral do jogo, gerando missões e criando eventos imersivos dinamicamente.
Capacitando desenvolvedores com conjuntos de ferramentas
A Inworld AI fornece frameworks baseados em modelos que simplificam a integração de nossa tecnologia em jogos. Esses modelos promovem fácil adaptabilidade para diferentes desenvolvedores, garantindo que eles construam suas experiências dentro de seus mundos de jogo exclusivos de forma eficaz.
Investindo em Metahumanos: Tendências Atuais
Com a mudança da indústria de jogos para personagens estilizados em vez de meta-humanos hiper-realistas, está claro que os desenvolvedores estão cada vez mais favorecendo a singularidade e a identidade no design de personagens. Jogos como Metaphor: ReFantazio apresentam design de personagens de alta fidelidade, mas distinto, indicando uma tendência mais ampla de afastamento das limitações impostas pelos meta-humanos.
Últimas colaborações e lançamentos futuros
Atualmente, estamos colaborando com a Nanobit em seu jogo de romance interativo, Winked. Cada episódio atrai os jogadores para a narrativa, e os personagens se tornam figuras queridas ao longo da experiência. Integrar a IA do Inworld significa que os jogadores podem interagir com esses personagens entre os episódios, mantendo seu envolvimento vivo.
Olhando para o futuro, embora eu não possa divulgar informações sobre títulos AAA específicos devido a acordos de confidencialidade, prevemos anunciar projetos significativos durante nossa próxima apresentação em junho. Fique ligado para novos desenvolvimentos emocionantes em jogos baseados em IA.
Comentários finais
Obrigado por se juntar a nós nesta discussão sobre os avanços e visões da Inworld AI para o futuro dos jogos.
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