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🔥 “Godot引擎觉醒『大脑』！开源社区造出LLM本地运行时，游戏叙事进入『生成式时代』”
大家好，我是蚝油菜花。当别人还在用AI生成NPC台词时，Godot开发者已经让游戏引擎「自主思考」了！
NobodyWho的三大降维打击：
- ✅ 隐私与性能兼得：GGUF格式模型本地运行，Vulkan/Metal加速比云端快3倍
- ✅ 叙事维度爆炸：多上下文系统同时管理角色记忆/剧情分支/世界观设定
- ✅ 零代码革命：用
NobodyWhoChat节点实现智能对话，拖拽即连接
现在，你可以在玩家电脑上直接运行7B参数的LLM——这意味着每个选择都可能触发完全独特的剧情线。准备好告别预设脚本，迎接真正的「无限叙事」了吗？
🚀 快速阅读
NobodyWho 是一款为 Godot 游戏引擎设计的插件，支持在本地运行大型语言模型（LLM），实现互动小说创作。
- 核心功能：本地运行 LLM、GPU 加速推理、多上下文支持、流式输出。
- 技术原理：通过 Vulkan 或 Metal 实现 GPU 加速，集成简单的节点系统与 Godot 场景无缝对接。
NobodyWho 是什么
NobodyWho 是一款专为 Godot 游戏引擎设计的插件，允许开发者在本地运行大型语言模型（LLM），从而实现互动小说创作和其他文本生成任务。它支持 Windows、Linux 和 macOS 平台，用户无需联网即可使用高性能的 LLM 功能，如对话交互和文本生成。这不仅解决了隐私问题，还大大提升了开发的灵活性和便捷性。
该插件通过简单的节点系统（如 NobodyWhoModel 和 NobodyWhoChat）实现与 LLM 的无缝对接，让创作者可以快速构建动态叙事内容。无论是互动故事、NPC 对话系统，还是多角色和多线叙事，NobodyWho 都能提供强大的支持。
NobodyWho 的主要功能
- 本地运行：支持在本地运行 LLM，无需联网，避免了隐私问题。
- 高性能推理：通过 GPU 加速（Linux/Windows 使用 Vulkan，macOS 使用 Metal），确保快速的推理性能。
- 多上下文支持：可以同时维护多个独立的“对话”或叙事线程，适用于不同角色或游戏状态。
- 流式输出：生成文本时逐字输出，使游戏对话更具动态性和实时性。
- 采样器功能：根据上下文动态调整生成参数（如温度、种子等），以控制对话风格。
- 嵌入功能：通过 LLM 比较自然文本的语义内容，不仅是关键词或字面内容。
- 工具调用：支持 LLM 与游戏内的功能或系统交互，例如访问库存、触发事件等。
- 记忆功能：为 LLM 提供长期记忆，以便在叙事中引用过去的事件，确保故事连贯性。
NobodyWho 的技术原理
- 本地运行与 GPU 加速：NobodyWho 支持用户在本地运行 LLM，无需联网即可实现快速推理。通过 Vulkan（Linux/Windows）或 Metal（macOS）技术实现 GPU 加速，确保高性能。
- 节点系统集成：插件通过 Godot 的节点系统实现功能集成。用户需要在场景中添加
NobodyWhoModel节点来加载 LLM 模型文件（如 GGUF 格式），通过NobodyWhoChat节点实现与模型的交互。
如何运行 NobodyWho
1. 安装插件
你可以通过以下两种方式安装 NobodyWho 插件：
- 在 Godot 4.3+ 版本中，进入 AssetLib 并搜索 "NobodyWho" 进行安装。
- 或者从 GitHub Releases 页面下载特定版本的压缩包，并在 Godot 中通过 "AssetLib" 标签页导入。确保在导入对话框中设置忽略资产根目录选项。
2. 准备 LLM 模型
插件本身不包含 LLM 模型，你需要提供一个 GGUF 格式的 LLM 模型文件。可以从 HuggingFace 下载适合的模型。
3. 添加 NobodyWhoModel 节点
在 Godot 场景中添加一个 NobodyWhoModel 节点，并将模型文件设置为你刚刚下载的 GGUF 文件。这个节点包含了模型的权重，占用较多内存，因此建议在同一场景中复用同一个 NobodyWhoModel 节点。
4. 添加 NobodyWhoChat 节点
接下来，添加一个 NobodyWhoChat 节点，并在节点检查器中设置 "Model Node" 字段，指向你刚刚添加的 NobodyWhoModel 节点。你还可以提供一个提示（prompt），指导 LLM 如何进行对话。
5. 编写交互脚本
你可以为 NobodyWhoChat 节点编写一个 GDScript 脚本来实现交互。以下是一个简单的示例：
extends NobodyWhoChat
func _ready():
# 配置节点
model_node = get_node("../ChatModel")
system_prompt = "You are an evil wizard. Always try to curse anyone who talks to you."
# 发送消息
say("Hi there! Who are you?")
# 等待响应
var response = await response_finished
print("Got response: " + response)
# 在实际使用中，建议连接 `response_updated` 信号以获得逐词输出的效果
资源
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