Продолжаем (и, на данный момент, заканчиваем) разбирать игры, где языковые модели — это не просто текстовый чат-бот, а главная игровая механика. Сегодня на очереди — Yandere AI Girlfriend Simulator.
Суть и сеттинг
Вы просыпаетесь в запертой квартире с девушкой-яндере* (одержимой и опасной). Дверь заперта, цель — выбраться. Инструмент — разговор. Ошибка в диалоге или подозрительный шаг приведут к смерти.
*Яндере (от японских yanderu — «быть психически нездоровым» и deredere — «влюбленный») — архетип из японской поп-культуры: внешне милая девушка, чья любовь из-за ревности перерастает в опасную одержимость. Да, я тоже услышал это слово в первый раз.
Как работают механики:
• Одержимое внимание и цена ошибки:
Девушка ходит за вами по пятам и постоянно инициирует общение сама. Долгое игнорирование, неловкая фраза или подозрительный ответ мгновенно приводят к «летальному исходу».
• Общий мир и физические действия:
В квартире несколько комнат и куча предметов. Ключевая фишка — с окружением на равных взаимодействуете и вы, и ИИ. Персонаж не просто «сидит в чате», он видит ваши действия, ориентируется во времени и перемещается по комнатам.
• Управление вниманием через действия:
Попытка залезть в ее компьютер у нее на глазах приведет девушку в ярость. Чтобы выиграть время, ИИ нужно отвлечь — например, попросить приготовить ужин. Персонаж реально уйдет на кухню, и вы сможете заниматься взломом, пока ИИ не видит.
В чем фишка:
Диалог тесно связан с объектами вокруг. При этом перемещаться в пространстве и взаимодействовать с объектами может не только игрок, но и сам ИИ.
Что взять в e-learning?
В геймдеве пытаются делать сложные системы, где ИИ на лету собирает цепочки из десятков микро-действий (прописано не одно большое действие, а много маленьких, из которых можно сложить что-то сложное). Но для этого нужен полноценный движок и сложная логика — на коленке такое не собрать.
А вот механика из Yandere AI — простая: есть несколько базовых действий (приготовить еду, открыть дверь, включить оборудование), которые запускаются в зависимости от контекста. Повторить это в корп. обучении гораздо проще.
Как применить это в компании:
Аватары и «коробочные» действия
Пару недель назад писал пост про подход с видео-аватаром, где ИИ включал нужный фрагмент под контекст. Выглядит интересно, но довести качество тренажера до рабочего состояния сложно. Если заменить видео на фото-аватар с эмоциями, процесс станет проще и предсказуемее:
• Клиент протягивает документы — показываем соответствующую карточку.
• Клиент злится — переключаем на фото сердитого клиента.
Да, не так интересно, зато принципиально проще и стабильнее.
Сложные симуляторы ПО
ИИ-персонаж может реагировать не только на реплики в чате, но и «видеть» действия сотрудника в интерфейсе:
• Отправили клиенту СМС в CRM — она ему реально пришла.
• Плохо проконсультировали — ИИ-клиент через минуту перезванивает и говорит, что инструкция не сработала, нужно исправлять.
Да, такие сложности нужны не так часто, но в некоторых кейсах именно эти маленькие моменты играют важное значение.
Геймплей можно посмотреть ТУТ и ТУТ
Алексей Миляев и команда сообщества Digital Learning
Создаёте лучшие продукты для обучения? Обязательно участвуйте в Премии Digital Learning 2026!
