什么是Play AI？一文详解Play AI

什么是Play AI？

Play AI 是一个模块化的区块链，专为促进游戏领域中人工智能（AI）代理的开发和部署而设计。这个项目的目标是成为一个智能层，让开发者可以通过AI创建高度个性化和沉浸式的游戏体验。

Play AI 建立了一个基础设施，便于收集高质量的游戏数据，同时鼓励用户分享他们的游戏数据。它还提供了在游戏中部署AI代理的相关基础设施。

该基础设施与Polygon和Altlayer等项目合作，提供开发工具包，加速游戏的部署。其技术堆栈致力于为Play AI生态系统中的开发者提供一个可扩展、成本高效且安全的基础。

Play AI 项目历史

PS Ramees 于2023年12月创立了Play AI项目。Ramees也是Dehidden和Layer-E的联合创始人，并曾与Adidas和Walmart等公司合作。

在2024年6月，Play AI项目获得了430万美元的投资，旨在将自己打造成拉斯维加斯的游戏强国。P2 Ventures、Jump Crypto、MH Ventures和Alphage Ventures等重要投资伙伴参与了此次融资。

这些资金将用于建设Play AI团队，并扩展区块链游戏领域的AI基础设施。

核心组件

人工智能

Play AI 的基础设施高度依赖AI组件，创建了一个支持开发和部署AI代理的生态系统。Play AI 的模块化区块链从个人玩家、游戏开发者和现有游戏环境中收集高质量的游戏数据。

这些数据被用来训练AI模型，这些模型可以根据不同游戏的特定需求进行定制。训练完成后，这些AI模型或代理可以集成到游戏中，提升用户体验。

Play AI 网络还提供分发这些AI代理及其功能的基础设施，以避免集中化。

Polygon CDK

原名Matic Network，Polygon区块链旨在解决以太坊的扩展性问题。它通过创建一个兼容以太坊的多链系统来实现这一目标。

Play AI 的基础设施将Polygon的链开发工具包（CDK）作为其游戏AI区块链的基础。这个工具包使Play AI能够构建一个专门用于处理视频游戏中AI模型训练和部署需求的区块链。

使用Polygon CDK有两大优势。首先，它提供灵活性和定制性。Play AI 可以根据开发者不断变化的需求调整区块链，以便处理AI相关的游戏数据。

其次，Polygon的CDK拥有简化且用户友好的开发过程。这有助于Play AI及其他开发者加速项目基础设施和生态系统的发展。

这种可定制、用户友好的开发能力使开发者能够以成本效益高的方式训练和部署AI代理。

Alt-layer

AltLayer 是一个去中心化协议，提供汇总框架，旨在提升区块链生态系统的效率和安全性。它通过提供定制化的汇总、多功能技术堆栈、数据可用性解决方案和工具，与各个项目合作。 \
Play AI 项目与AltLayer 项目合作，为开发者提供预构建的框架，便于他们启动定制的Layer 2 解决方案。这种汇总即服务（RaaS）模式旨在满足不断增长的游戏AI需求。

GameFi

Play AI 项目旨在通过奖励用户的游戏数据贡献来激励玩家。为确保流动性和奖励的统一与安全，项目计划利用ZK证明技术来实现聚合层。

这将使Play AI能够进行原子跨链交易，打造一个安全且可扩展的互联网络。此功能还使开发者能够开发利用GameFi机制和用户奖励的玩赚游戏。

Play AI 生态系统的功能：Play Market、Play Dojo 和 Play Hub

Play Market

来源： Play AI Website

Play Market 是 Play AI 生态系统的信息中心。它从各种来源收集数据，包括个人玩家、游戏开发者、现有的游戏环境，甚至是 AI 代理。

这些数据可能涵盖玩家的动作和选择、游戏内行为、游戏机制、环境设计和敌人模式。这使得 AI 项目能够创建一个基于多用户和多来源游戏活动的综合图景。

除了数据收集，Play Market 还致力于消除可能对 AI 模型产生负面影响的不可靠和偏颇信息。通过一种验证方法，Play AI 确保所收集数据的质量。

Play AI 通过激励系统“The Oasis”鼓励用户和数据贡献者参与这个过程。这个系统允许玩家在流媒体播放游戏时获得 Alpha 通行证并赚取收益。希望通过流媒体播放和赚钱的玩家必须将他们的钱包连接到 Play Collective 功能。

Play Dojo

来源： Play AI Website

Play Dojo 是 Play AI 生态系统中创建、开发和测试 AI 代理的中心。它为开发者提供了创建和定制 AI 代理的工具，并允许他们访问由 Play Market 收集的大量游戏数据。

这些数据为 AI 模型提供了训练场，使开发者能够根据特定的游戏场景调整代理的决策过程。这通过编程其逻辑并根据可用数据定义其与游戏环境的交互方式来实现。

在编程完成后，这些 AI 代理会进一步进行测试和改进。开发者可以在 Play Dojo 内模拟游戏环境，实时评估代理的有效性。这有助于识别需要改进的地方，并确保代理在游戏中的正常运行。

Play Dojo 还提供监控、微调和保证 AI 代理在实际游戏中表现的工具。

Play Hub

来源：Play AI Website

Play Hub 是 AI 代理开发的最终阶段。在 Play Dojo 中经过严格测试后，Hub 允许将 AI 代理集成到各种游戏应用中。

这一集成过程包括上传 AI 代理并配置其行为和参数，以适应不同的游戏需求。Play Hub 还使开发者能够在一个游戏中管理多个 AI 代理，形成一个复杂的 AI 驱动的交互网络。

通过 Play Hub 的标准化方法，开发者可以轻松地将 AI 代理集成到区块链和游戏应用中。这个标准化方法包含预定义的功能，指导 AI 代理如何与玩家及游戏环境中的元素进行交互。

风险分析

优势

Play AI 通过整合 AI 代理，旨在革新游戏行业，创造更动态和适应性更强的用户游戏体验。这将带来更多的用户互动、更丰富的游戏玩法和更引人入胜的剧情，不论游戏类型如何。

该项目还使不具备 AI 技术知识的开发者也能构建 AI 代理，削弱大型游戏开发公司的垄断地位。这可能促进 AI 在游戏中的广泛应用和普及，增强行业的创新能力。

Play Hub 提供了标准化的工具、汇总和协议，简化了开发者的集成过程。借助 AltLayer 的 RaaS 和 Polygon 的 CDK 等工具，开发者可以缩短开发时间，从而专注于打造核心游戏机制和剧情。

劣势

虽然该项目致力于帮助新开发者进入 AI 游戏领域，但关于项目和 AI 代理具体功能的信息不足。这使得新手开发者难以顺利入门并参与 AI 游戏的集成。

该技术还高度依赖与其他项目的合作来有效运行其网络和生态系统。Play AI 严重依赖于 Polygon CDK 和 AltLayer 的 RaaS 等技术平台。这些平台的任何限制或漏洞都可能影响 Play AI 的功能。

充分发挥 Play AI 平台潜力所需的 AI 技术水平仍在开发中。这可能会影响 AI 游戏的普及率，因为有些玩家更喜欢由人类驱动的互动方式，而不是尚未成熟的 AI 互动。

挑战

在游戏环境中集成 AI 代理面临着基础设施和技术知识的巨大挑战。项目需要平衡性能流畅性与防止 AI 代理出现意外行为，这需要高度的专业技能。

Play AI 项目从个人用户到企业实体收集了大量数据。确保这些数据的隐私是一个挑战，需要建立详细的安全协议。这不仅能建立用户对项目的信任，还能防止个人数据被滥用。

最后，提供先进的生产工具给 AI 游戏开发者，同时保持工具的用户友好性是一个挑战。生产工具越先进，学习曲线就越陡峭，主流开发者的可操作性就越低。

竞争分析

Play AI 网络和 Ultiverse 项目在游戏领域利用 AI 创建了一个面向玩家和开发者的生态系统。

Play AI 网络专注于赋能开发者，提供部署 AI 代理和模型的基础设施。而 Ultiverse 项目通过其 Bodhi 协议和大型语言模型（LLM）生成游戏内容，旨在将 Web3 与全球玩家连接起来。

Play AI 的简单 GameFi 功能激励用户分享游戏数据以训练 AI 模型，创造动态的 NPCs。而 Ultiverse 为用户提供了一个复杂的经济系统，结合了 GameFi、NFTs、DeFi、市场和流动质押。

Play AI 允许玩家创建自己的 AI 代理，为游戏环境增加了定制性和独特性。而 Ultiverse 则专注于 AI 驱动的算法，致力于在区块链上创建自主游戏世界，没有提供这样的个性化创建能力。

参与 Play AI

用户可以在这里交易 Play AI 代币