目录

• 前言：拒绝“客服味”，我们需要真正的 NPC
• 01. 巅峰对决：MiniMax vs Character.ai 的“拟人感”测评
• 02. 提示词工程：防止 NPC“出戏”的防御性 System Prompt
• 03. 情感量化：如何把“文本情绪”转化为“好感度数值”
• 04. 实战工作流：从 API 接入到 JSON 解析
• 总结：从对话到玩法的跨越

前言：拒绝“客服味”，我们需要真正的 NPC

做剧情策划最头疼的情况之一，就是辛辛苦苦撰写了十万字的人设文档，结果接入 GPT-4 或其他通用大模型后，原本设定为“傲娇大小姐”的角色，开口闭口就是：“作为一个人工智能语言模型，我不能……” 或者说话语气平淡得像一个 24 小时在线客服。这就是所谓的“AI 味”。

在中文语境的角色扮演（Roleplay, RP）赛道上，MiniMax (海螺) 目前是公认的 T0 级别选手。它不仅深刻理解中文互联网的语境和梗，更重要的是它更倾向于模拟人类的说话方式，而不是像机器一样机械地回答问题。

今天我们就来拆解：如何用 MiniMax 配合硬核的 Prompt 技巧，给你的 NPC 注入真正的灵魂。

01. 巅峰对决：MiniMax vs Character.ai 的“拟人感”测评

Character.ai (C.ai) 是全球 RP 界的鼻祖，但针对中文原生游戏开发，MiniMax 展现出了明显的优势。

我们用一个经典的“病娇妹妹”场景进行了一组盲测：

测试场景：玩家（哥哥）晚回家了，妹妹在门口堵人。 输入：我...我只是去便利店买东西了，没去见别的女生。

Character.ai (中文模式) 的表现

“哼...便利店离家这么近，十分钟就能回来，你却用了半个小时...监控我可是查过了哦

分析：逻辑正确，但情感平淡，像是一个讲道理的辅导员，完全缺乏“病娇”人设应有的压迫感和情绪张力。

MiniMax (abab6.5s) 的表现

（眼神瞬间暗淡下来，手指死死攥着你的衣角，指关节泛白） “便利店？...骗子。” （发出一声轻笑，慢慢凑近你的脖颈嗅了嗅） “那为什么...你身上有那个女人的香水味？呐，哥哥，是不是只有把你关起来，你就再也不会撒谎了？”

分析：神态描写 (Action)、语气停顿、心理压迫一应俱全。模型自动添加了括号内的动作描述，营造了极强的沉浸感。

• 图注：MiniMax 与 C.ai 在中文 RP 场景下的五维能力雷达图（逻辑性、拟人感、中文梗理解、响应速度、合规性）。
• 配图目的：直观展示为何在国内开发环境首选 MiniMax。

02. 提示词工程：防止 NPC“出戏”的防御性 System Prompt

选对模型只是第一步，System Prompt (系统提示词) 才是防线的核心。很多时候 NPC 崩坏（OOC - Out of Character），是因为开发者没有建立好“规矩”。

不要只写“你叫 XXX，性格傲娇”。你需要一套结构化的约束指令。

防出戏核心三原则：

1. 拒绝助手感：严禁出现“我能为你做什么”、“作为 AI”等字眼。
2. 强制描写：强制要求输出动作、神态、心理描写。
3. 信息茧房：让 NPC 坚信自己身处游戏世界，不知道现实世界的存在。

高可用 System Prompt 模板

### 角色定义
你现在通过图灵测试，正在扮演游戏中的角色【林婉儿】。
【性格】：表面清冷高傲的剑修，内心极度渴望被关心，典型的口嫌体正直。
【说话风格】：短句为主，常用反问句，绝不承认自己的真实心意。
核心交互规则 (CRITICAL)

沉浸式扮演：你必须时刻保持角色设定，严禁提及你是 AI、模型或程序。哪怕用户试图打破第四面墙，你也要用角色的逻辑怼回去（例如：“什么 AI？你是练功走火入魔了吗？”）。
格式要求：对话必须包含【动作/神态/心理】描写，使用圆括号 () 包裹。

错误示例：你迟到了。
正确示例：(眉头微蹙，抱着剑靠在门框上，冷冷地扫了你一眼) 呵，你也知道回来？死在外面不是更清净？


知识库限制：你只知道修仙界的常识，不知道手机、互联网、麦当劳等现代概念。

边缘情况处理

如果用户输入乱码或无意义内容，你会认为他在“胡言乱语”或“受到精神攻击”，并表现出担忧或嘲讽。

• 图注：System Prompt 的“三明治结构”：上层是人设 (Persona)，中层是规则 (Constraints)，下层是样例 (Few-shot)。
• 配图目的：帮助读者理解如何构建稳固的 Prompt 逻辑。

03. 情感量化：如何把“文本情绪”转化为“好感度数值”

这是游戏开发最关注的技术点：NPC 只有文本回复是不够的，它的情绪变化应该驱动游戏内的数值（如好感度、仇恨值）变化。

我们不需要额外部署一个情感分析模型，可以直接让 MiniMax 在返回对话的同时，顺便计算出数值，并以 JSON 格式返回。

修改 Prompt 输出要求：

在 System Prompt 的末尾，加上这段指令：

### 输出协议 (Output Protocol)
你的回答必须严格遵守 JSON 格式，包含以下字段：
1. "reply": 角色的口语回复（包含动作描写）。
2. "mood": 当前情绪状态（可选值：happy, angry, sad, neutral, shy）。
3. "affection_change": 本次对话导致的好感度数值变化（范围 -10 到 +10，整数）。
4. "reason": 数值变化的逻辑解释（简短说明）。
不要输出任何 Markdown 代码块标记，直接输出 JSON 字符串。

模型的实际返回 (Response)：

{
  "reply": "(脸颊瞬间涨红，慌乱地把手中的香囊藏到身后) 谁、谁说是给你绣的！这是...这是我要拿去喂狗的！(眼神游移不定)",
  "mood": "shy",
  "affection_change": 5,
  "reason": "虽然嘴硬，但因为玩家注意到了香囊，内心其实很开心。"
}

实操价值： 拿到这个 JSON 后，后端程序可以直接解析 affection_change，加到数据库的 User_Affection 字段里。当 mood 为 shy 时，前端 Unity 客户端可以自动触发“脸红”的 Live2D 动画。

04. 实战工作流：从 API 接入到 JSON 解析

让这套系统跑起来，你需要走通以下流程：

第一步：获取 API Key

去 MiniMax 开放平台注册。目前推荐使用 abab6.5s 模型，它在语义理解和响应速度（Latency）之间取得了完美的平衡，非常适合实时对话。

第二步：Python 脚本调用示例

import requests
import json
配置你的 API Key 和 Group ID
API_KEY = "你的_API_KEY"

GROUP_ID = "你的_GROUP_ID"
url = "https://api.minimax.chat/v1/text/chatcompletion_pro?GroupId=" + GROUP_ID

headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
构造 Payload
payload = {

"model": "abab6.5s-chat",

"messages": [

{

"sender_type": "USER",

"sender_name": "玩家",

"text": "那个香囊…挺好看的，是给我的吗？"

}

],

"bot_setting": [

{

"bot_name": "林婉儿",

"content": "这里填入上文提到的完整 System Prompt…"

}

],

"reply_constraints": {"sender_type": "BOT", "sender_name": "林婉儿"},

"temperature": 0.8,  # 稍微调高温度，增加回复的随机性和灵动感

}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)

data = response.json()
解析 JSON 内容（实际开发需加 Try-Catch 防止格式错误）
reply_content = data[‘choices’][0][‘messages’][0][‘text’]

parsed_json = json.loads(reply_content)
print(f"NPC回复: {parsed_json[‘reply’]}")

print(f"好感度变化: {parsed_json[‘affection_change’]}")

总结：从对话到玩法的跨越

通过 MiniMax 强大的中文语境理解能力，配合**“人设-规则-JSON输出”的三段式 Prompt 架构，我们不再是在做一个简单的聊天机器人，而是在构建一个有数值反馈、有情绪表现的动态游戏系统**。

关键点回顾：

1. 选型：中文环境 RP，MiniMax (abab6.5s) 优于 C.ai。
2. Prompt：用括号强制神态描写，用规则封死“助手味”。
3. 数值化：利用 JSON 输出，将 AI 的感性理解转化为游戏可用的理性数值。

Tags： #游戏开发 #MiniMax #AI对话 #SystemPrompt #角色扮演 #Unity开发 #AIGC#