我用AI生成的《谁杀死了比尔？》游戏中的AI对话实现详解

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API

游戏中AI与玩家对话的核心就是通过调用大模型的API接口实现的，具体流程如下：

1. API的配置

javascript 复制代码

const AI_CONFIG = {
    apiKey: 'api_key',
    endpoint: 'URL',
    model: 'name' // 指定的大模型名称
};

endpoint（端点）

endpoint指的就是你要发送HTTP请求的服务器地址(URL),也就是API服务的入口网址。你发送的所有请求（如POST、GET等）都要发送到这个地址，服务器才会处理你的请求并返回结果。

2. API的调用

javascript 复制代码

    // 调用豆包AI API
    async callDoubaoAPI(question) {
            const response = await fetch(AI_CONFIG.endpoint, {
                method: 'POST',
                headers: {
                    'Content-Type': 'application/json',
                    'Authorization': `Bearer ${AI_CONFIG.apiKey}`,
                    'X-Request-Id': Date.now().toString()
                },
                body: JSON.stringify({  
                    model: AI_CONFIG.model,
                    messages: [{
                        role: 'user',
                        content: this.buildPrompt(question)
                    }],
                    max_tokens: 300,
                    temperature: 0.7,
                    stream: false
                })
            });
        }
    }

这里呢，使用的是async/await关键字能让异步操作看起来像同步操作（实际上仍然是异步执行），这样让API调用的整个代码可读性变好。可阅读往期文章《从Promise到async/await的逻辑演进》了解async/await的作用和效果。

method

在我的游戏中，调用AI接口时用的是POST提交一段数据（用户的问题和Prompt）。

method 是 HTTP 请求中的一个重要参数，用来指定你要对服务器做什么操作。它就像你去银行窗口时告诉柜员"我要存钱"还是"我要取钱"一样，服务器会根据你说的"操作类型"来决定怎么处理你的请求。常见的HTTP method有GET （获取数据）、POST （提交数据）、PUT（更新数据）和DELETE（删除数据）。其中常用的是GET和POST，但为什么不用GET？因为GET 请求一般只用来"获取"信息，不能带复杂的body数据（比如你的Prompt），而POST请求可以带上大量、结构化的数据（如JSON），适合AI对话、表单提交等场景。

headers（请求头）
- Content-Type: application/json
- Authorization: Bearer <apiKey>
- X-Request-Id: <唯一请求ID>

请求头 （HTTP Headers）是HTTP协议中每个请求都会携带的一组键值对信息，用来告诉服务器关于本次请求的各种"元信息"。就好像是寄快递时快递贴的标签，说明快递里面是什么、谁寄的、怎么处理等。各种"元信息"如下：

Content： 说明数据的格式，告诉服务器发过来的是JSON格式，按JSON解析。

Authorization: 告诉服务器具有权限（携带密钥），允许访问服务。

X-Request-Id: 通常用的是时间戳，用来给每个请求一个唯一编号，方便服务器日志追踪和排查问题

body（请求体） ：
- model：AI模型名称（如doubao-1-5-pro-32k-250115）
- messages：对话内容数组，通常只传一条，内容为构建好的Prompt
- max_tokens：最大返回token数（如300）
- temperature：采样温度，控制回答随机性（如0.7）
- stream：是否流式返回（本游戏用false）

细节： 使用JSON.stringify作用是为了将JavaScript对象转为JSON字符串，因为HTTP请求只能传输文本，不能直接传输JavaScript对象。

例子比如：

javascript 复制代码

  // 转换前（JavaScript对象）
  { name: "Tom" }
  // 转换后（JSON字符串）
  '{"name":"Tom"}'

messages数组

javascript 复制代码

messages: [{
    role: 'user',
    content: this.buildPrompt(question)
}]

messages数组 包含了role （角色）即消息的发送者角色包括'user'（用户发送的消息）、'assistant'（AI的回复）和'system'（系统指令）和content 即具体的消息内容（这是是通过buildPrompt方法构建的提示词）

max_tokens

限制AI回答的最大长度，单位是token（大约1个汉字=2个token，1个英文单词=1-2个token），之所以限制是为了控制响应的时间，API调用成本，还有确保回答简洁凝练。

temperature

temperature 是为了控制AI回答的随机性/创造性，取值范围在0.0-1.0，其中0.0表示非常确定，总是选择最可能的词；0.7表示中等随机性，比较准确又自然的对话（常用这个值 ）；1.0表示最随机，更有创造性但是不够准确。

stream

是否使用流式返回，要么true要么false，即是否逐字返回输出。

提示词构建

提示词构建，即构建发送AI的提示词

javascript 复制代码

buildPrompt(question) {

    return {
        prompt: `### 角色设定
    你是一个侦探游戏《谁杀死了比尔？》中的AI助手。

    ### 案件背景
    时间：
    地点：
    死者：
    死因：
    现场发现：

    ### 人物信息

    ### 回答规则
    1. 保持简洁：回答控制在100字以内
    2. 实事求是：只说已知的事实，不要推测
    3. 不剧透：绝对不能直接或暗示谁是凶手
    4. 态度友好：用轻松自然的语气交谈
    5. 适时提醒：遇到关键线索要提醒玩家记录

    ### 对话历史
    ${this.formatConversationHistory()}

    ### 当前问题
    ${question}

    请根据以上设定回答问题。`,
        context: this.context
    };
}

提示词构建（Prompt Engineering）的作用是：通过精心设计的文本指令，让AI准确理解游戏背景、规则和要求，从而以合适的身份、语气和方式回答玩家问题，既能推动剧情又不会剧透，确保游戏的趣味性和神秘感。

总结

立即开始你的交互式AI对话之旅吧！