最近在《投票帝国》（前称《民选帝国》）的开发中，我一直在思考一个问题：如何让冷冰冰的政令数值变成有血有肉的世界反馈？

如果只是弹出一句“支持率下降 5%”，玩家很难感受到那种身处权力漩涡的紧迫感。我想要的是那种“推特”式的、充满了情绪化、偏见甚至阴阳怪气的民众声音。于是，我决定在游戏中集成 Ollama，利用本地大模型（Local LLM）为每个回合、每种突发事件生成实时的民众评论。

以下是这次技术集成的核心思路和一些避坑指南。

为什么选择本地 LLM？

很多独立游戏会选择接入 OpenAI API，但对于《投票帝国》这种需要频繁交互的游戏来说，这并不理想：

• 零成本： 玩家不需要支付额外的 API 费用，我也没必要承担高昂的服务器开销。
• 隐私与离线： 玩家的所有决策和评论生成都在本地完成，无需联网。
• 可控的延迟： 我们选择了 Qwen 3.5 0.8B 这种超轻量模型，在现代显卡上几乎是瞬时响应。

技术实现：把 Ollama “塞”进 Electron

我们没有要求玩家自行安装 Ollama，而是直接将其二进制文件和模型文件（GGUF）打包进了游戏的 extraResources 中。

1. 自动化环境审计

AI 虽好，但不能拖垮玩家的电脑。我在代码里加入了一套严苛的硬件检测逻辑：

• 内存门槛： 系统内存必须 6GB$。
• 显存优先： 为了保证生成速度，我通过 nvidia-smi 和注册表查询，确保玩家至少有 2.5GB 的可用显存（VRAM）。如果检测不达标，系统会优雅地回退到传统的静态文案，避免由于硬件过载导致的程序崩溃。

2. 私有端口与进程隔离

为了不干扰玩家电脑上可能已经安装的 Ollama 服务，我们强制指定了私有端口 20120。

此外，针对 Windows 平台常见的一个坑——关闭游戏后推理引擎可能变成“僵尸进程”持续占用显存，我写了一个清理机制：在游戏退出时，通过 taskkill 强制清理整个进程树。

TypeScript

// 针对 Windows 的“僵尸进程”补丁
if (process.platform === 'win32' && ollamaServerProcess.pid) {
exec(`taskkill /pid ${ollamaServerProcess.pid} /t /f`, (err) => {
if (err) console.error('[ollama] 强制清理进程失败:', err);
});
}

赋予 AI “人格”：Prompt 的设计逻辑

为了避免那种一股子“AI味儿”的官话，我们在 ScenarioConfig 中为每种场景（如：战争爆发、通胀、失业潮、选举舞弊传闻）定义了非常具体的系统指令。

我们的核心规则只有几条：

1. 拒绝助手感： 严禁出现“好的，这是为您生成的评论”之类的废话。
2. 严格字数限制： 模仿社交媒体，必须在 140 字以内。
3. 情绪化： 允许并鼓励民众表现出恐惧、愤怒、盲目爱国、愤世嫉俗或冷嘲热讽。

示例（通货膨胀场景）：

System Prompt: "你是帝国的一名普通公民。物价涨得比反应速度还快。用愤怒或苦涩的幽默发一条短动态。不要有助手的语气，不要引述，不要标语。"

目前的进展

目前，本地 AI 运行环境已经能够随游戏启动无感初始化。正如日志图里显示的，模型已经成功加载并在后台就绪。

下一阶段，我将进一步优化评论的“记忆力”，让 AI 能根据玩家之前的名望和历史政策，产生更具连续性的抨击或赞美。