在AI的驱动下，虚拟角色开始在用户离线后继续自己的生活。以往的开放世界游戏最多只能容纳数百个角色，城市有着昼夜交替，NPC按照编程设定的日程进行吃饭、工作、睡觉等活动。然而，这些行为几乎都是事先程序化的，若没有用户的参与，故事便无法展开。在用户离开后，NPC就像陷入沉睡一样停滞不前。随着大模型的推出，开发者逐渐尝试让AI参与角色的决策和世界的运行。

早在2019年，Latitude推出的AI Dungeon便让AI担当了“地下城主”的角色，用户可以随意输入行动，AI会根据上下文不断编织情节。2023年，斯坦福大学和谷歌联合提出的Generative Agents实验，将25个AI角色放入一个虚拟小镇，它们不仅能够记忆、规划和社交，还自主举行了一场情人节派对。这项研究表明，当角色具备记忆、目标和社交能力时，故事可以自然而然地从人物之间的互动中产生。

2024年，Unbounded进一步探索“无限游戏”的概念，使用语言模型生成玩法、故事和角色互动，而视觉模型则实时创造新的场景。同时，Altera在Project Sid中将1000多个AI角色放入《我的世界》，这些角色逐渐形成职业分工，制定或修改规则，甚至传播文化和宗教。到了2026年，Latitude推出了Voyage项目，通过引入World Engine来追踪角色背景、关系、地点、物品和长期后果，使角色记住用户的历史行为，并根据自身动机调整立场，实现了在用户下线后世界依然持续演变。

不过，尽管有了能运行的世界，并不代表其故事必然精彩。尽管AI角色可以聊天、行动，甚至形成社群，但如何设计故事的悬念和张力仍然离不开内容创作。近期，快看推出了新AI产品Livo，该平台采用了“AI酒馆”的形式，创作者可先构建世界观、主要角色及关键剧情，接着多个AI角色会维持角色的情感、记忆、关系和日常行为。在这个框架内，用户可以以特定身份进入已经埋下矛盾与秘密的故事之中。Livo目前推出了四个精心制作的故事世界，涵盖校园、都市、谍战和奇幻等题材。

在《蒂利亚之冬》中，故事发生在一列名为“和平号”的列车上，用户将在争夺中的XK-101样本上车，从而卷入多个阵营的较量。用户需要判断哪些角色可以信任，并可以选择隐瞒、试探或欺骗他人。角色的情感和关系将随着用户的选择而改变，而列车上的人物则会按照各自的日程行动，新的事件也会不断涌现。当创作者的故事框架遇上自主行为的AI角色，Livo能否使这个故事世界真正栩栩如生呢？

Livo令人不禁联想起美剧《西部世界》。剧中，未来的乐园设定为一个美国西部小镇，居住着一群高度拟真的AI角色，称之为“接待员”。它们拥有身份、工作与各自的故事，每天按照设定的剧情相遇、冲突乃至消亡。到夜晚，工作人员会重置角色的记忆，第二天一切又将重启。人类游客可以随意参与剧情，随着历史记忆的残留，部分角色逐渐意识到自己陷入了循环，开始质疑这个世界以及自己的选择到底是程序的结果还是来自内心的真实想法。

打开Livo，用户会看到一个世界星图，每颗星代表一个独立的故事，用户可以选择并以特定身份进入其中。Livo结合互动小说、剧情游戏、AI角色扮演和世界模拟，核心依旧是故事。它将叙事从一条固定的剧情扩展到角色、关系、记忆和变化的世界状态。

以《蒂利亚之冬》为例，开场动画迅速介绍了战争背景和角色身份，用户从一开始便拥有明确的来历、任务和秘密，随之而来的则是判断谁值得信任以及他人掌握多少信息的挑战。紧接着，用户将看到一张俯视列车的地图，角色头像分布在不同位置，各自按照日程进行活动。地图下方持续更新着角色动态，记录新角色的出现、角色行动和正在发生的事件，展现出这个世界自发运转的一面。

我们率先体验了罗兰的剧情，这段相遇被设定为“注定的命运”，创作者早已设计好关键情节，结合明确的时间、地点和矛盾。罗兰会描述自己的动作，并通过谈论自由与秘密的故事试探我们。系统提供了剧情选项，用户可以选择直接输入回应，顺着罗兰的问题回答或者选择回避和隐瞒，甚至故意释放错误信息。每一次选择都会推动剧情的发展，罗兰的行为、语气和态度也随之变化。这种体验犹如互动小说，场景描写、人物动作与心理变化交织在一起。