用 Python + Ollama (Qwen2.5) 开发一个 AI 修仙游戏
简介
本文将介绍如何使用 Python 和 Ollama (Qwen2.5 模型) 开发一个文字版修仙游戏。这个游戏具有以下特点:
- 完整的修仙世界观和成长体系
- 基于 AI 生成的动态剧情和事件
- 丰富的物品系统(功法、丹药、灵宝等)
- 社交系统(师门、家族关系等)
- 存档系统
技术栈
- Python 3.8+
- Ollama (Qwen2.5 模型)
- dataclasses 用于数据结构
- JSON 用于存档
项目结构
.
├── models.py # 数据模型
├── ai_interface.py # AI 接口
├── config.py # 配置文件
├── event_generator.py # 事件生成器
├── save_manager.py # 存档管理
├── game.py # 游戏主逻辑
└── xianxia.py # 入口文件
1. 数据模型设计
首先我们需要定义游戏中的基本数据结构。创建 models.py
:
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict, Optional@dataclass
class Character:"""角色类"""name: strage: intrelationship: str # 关系:父/母/师父/朋友等description: str = ""status: str = "在世"cultivation: str = "凡人"death_age: int = 0@dataclass
class Item:"""物品类"""name: strdescription: strtype: str # 功法/丹药/灵石level: inteffects: Dict[str, int]# ... 其他数据类
2. AI 接口
创建 ai_interface.py
来处理与 Ollama 的交互:
import ollamaclass OllamaAPI:def __init__(self):self.model = "qwen2.5"def generate(self, prompt: str, model: str = None) -> str:try:if model:self.model = modelresponse = ollama.chat(model=self.model,messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}])return response['message']['content']except Exception as e:print(f"Ollama 调用错误: {e}")return None
3. 事件生成系统
创建 event_generator.py
来生成游戏事件:
class EventGenerator:def __init__(self, ollama_api: OllamaAPI):self.ollama = ollama_apiself.character_name = ""def generate_yearly_description(self, character_info: Dict) -> str:"""生成年度描述"""prompt = f"""
作为修仙游戏的年度发展生成器,请根据以下角色信息生成一段详细的年度描述:
{character_info}
...
"""return self.ollama.generate(prompt)
4. 存档系统
创建 save_manager.py
来处理游戏存档:
import json
from dataclasses import asdictclass SaveManager:def __init__(self, save_file: str):self.save_file = save_filedef save_game(self, game_state: dict):"""保存游戏状态"""with open(self.save_file, 'w', encoding='utf-8') as f:json.dump(game_state, f, ensure_ascii=False, indent=2)def load_game(self) -> dict:"""加载游戏存档"""try:with open(self.save_file, 'r', encoding='utf-8') as f:return json.load(f)except Exception as e:print(f"加载存档失败: {e}")return None
5. 游戏主逻辑
创建 game.py
实现主要游戏逻辑:
class XianXiaSim:def __init__(self):self.save_manager = SaveManager("xianxia_save.json")self.ollama = OllamaAPI()self.event_generator = EventGenerator(self.ollama)# ... 初始化其他属性def start_game(self):"""开始游戏"""print("欢迎来到修仙模拟器!")# ... 游戏开始逻辑def next_year(self):"""进入下一年"""# ... 年度更新逻辑
6. 游戏特色功能
6.1 灵根觉醒系统
def check_spirit_root(self):"""检测灵根"""print("\n==== 灵根觉醒仪式 ====")# ... 灵根觉醒逻辑
6.2 修炼系统
def generate_path_events(self) -> List[Dict]:"""生成修仙相关事件"""# ... 修炼事件生成逻辑
6.3 物品系统
def add_item(self, item: Item):"""添加物品到背包"""# ... 物品添加逻辑
7. AI 生成内容
游戏中的大部分剧情和事件都由 AI 生成,例如:
- 年度发展描述
- 修炼事件
- 机缘际遇
- NPC 对话
示例提示词:
prompt = f"""
作为修仙游戏的年度发展生成器,请根据以下角色信息生成一段详细的年度描述。
注意:主角名字必须使用"{self.name}",不要使用其他名字。角色信息:
{json.dumps(character_info, ensure_ascii=False, indent=2)}要求:
1. 描述中必须使用"{self.name}"作为主角名字
2. 不要使用其他名字替代主角
3. 要体现门派生活特色
...
"""
总结
通过结合 Python 和 Ollama (Qwen2.5),我们实现了一个具有以下特点的修仙游戏:
- 动态生成的剧情和事件
- 完整的修仙世界观
- 丰富的游戏系统
- 可扩展的架构设计
这个项目展示了如何将 AI 技术应用到游戏开发中,创造出更加丰富和动态的游戏体验。
未来展望
可以考虑添加的功能:
- 更复杂的战斗系统
- 多分支剧情
- 更丰富的社交互动
- 更多的修炼体系
- 图形界面