导入代理个性化数据以拥有游戏内的非玩家角色的制作方法

背景技术：

1、游戏行业构成技术部门的大部分。随着技术朝向越来越被连接的未来看，游戏将是连接的未来的中心组件。人工智能通常一直是游戏行业的主要组成部分，然而，随着ai发展继续进步，对于游戏产业而言，将这些进步结合到游戏中变得更加困难。例如，游戏开发工作室难以培育ai，因为大多数高级ai系统需要大量的自定义领域专业知识。

2、关于这些和其他一般考虑，已经进行了本文公开的方面。另外，尽管可以论述相对特定的问题，但应理解，示例不应限于解决背景中或本公开中的其他地方所识别的特定问题。

技术实现思路

1、本公开的各方面涉及生成和演进可以在游戏中被实例化以与用户一起玩的定制代理的个性化代理服务。机器学习模型被训练以在游戏进行期间控制代理与游戏环境和用户的交互。当用户继续与代理一起玩时，一个或多个机器学习模型为代理开发游戏进行风格，其补充用户偏好的游戏风格、并入用户偏好的策略，并且通常被定制用于与用户交互。在游戏进行期间生成的代理个性化数据由服务存储，从而允许用户在不同的游戏中导入代理，从而创建了用户可以跨各种不同游戏与其一起玩的恒定游戏伙伴，而无需不同游戏包括能够开发ai控制的代理的技术。

2、在其他方面，应用编程接口由个性化代理服务提供。使用api，游戏可以导入代理个性化数据以便定制游戏内非玩家角色(npc)，从而根据用户偏好定制游戏内npc。导入的代理个性化数据可以被修改以便符合游戏或npc约束，从而允许以不破坏游戏或游戏故事中的npc作用的方式来定制npc。

3、提供本技术实现要素：以引入简化形式的概念的选择，这将在以下具体实施方式中进一步描述。本发明内容不旨在标识所要求保护的主题的关键特征或基本特征，也不旨在用于限制所要求保护的主题的范围。示例的附加方面、特征和/或优点将在以下描述中部分地阐述，并且部分地将从描述中显而易见，或者可以通过实践本公开来学习。

技术特征：

1.一种系统，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个机器学习模型中的至少一个机器学习模型使用强化学习被训练以控制所述第一游戏中的代理游戏进行。

3.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个机器学习模型包括：

4.根据权利要求1所述的系统，其中所述请求包括以下一项或多项：

5.根据权利要求4所述的系统，其中当所述请求包括关于所述第二游戏的信息时，标识所述代理个性化数据的子集包括：

6.根据权利要求4所述的系统，其中当所述请求包括关于所述npc的信息时，标识所述代理个性化数据的子集包括：

7.根据权利要求4所述的系统，其中当所述请求包括所述特定代理的所述标识时，标识所述代理个性化数据的子集包括标识与所述特定代理相关联的个性化数据。

8.根据权利要求4所述的系统，其中当所述请求包括所述特定代理特性的所述标识时，标识所述代理个性化数据的子集包括从多个代理特性中标识所述特定代理特性。

9.一种方法，包括：

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述请求包括以下一项或多项：

11.根据权利要求10所述的方法，其中当所述请求包括关于所述第二游戏的信息时，标识所述代理个性化数据的子集包括：

12.一种方法，包括：

13.根据权利要求12所述的方法，其中个性化所述npc的所述请求在创建新游戏时或响应于在游戏进行期间满足所述npc被接收。

14.根据权利要求12所述的方法，其中所述一个或多个约束涉及npc特性，其中所述一个或多个npc特性包括以下一项或多项：

15.根据权利要求14所述的方法，其中修改所述代理个性化数据包括以下至少一项：

技术总结本公开的各方面涉及生成和演进可以在游戏中被实例化以便与用户一起玩的定制代理的个性化代理服务。机器学习模型被训练以在游戏进行期间控制代理与游戏环境和用户的交互。当用户继续与代理一起玩时，一个或多个机器学习模型为代理开发游戏进行风格，其补充用户偏好的游戏风格、并入用户偏好的策略，并且通常被定制用于与用户交互。在游戏进行期间生成的代理个性化数据由服务存储。应用编程接口由个性化代理服务提供。使用API，游戏可以导入代理个性化数据以便定制游戏内非玩家角色(NPC)，从而根据用户偏好定制游戏内NPC。技术研发人员：W·B·多兰,G·A·德斯加伦内斯,S·拉奥,C·J·布罗克特,B·D·范·德姆,R·沃鲁姆,H·帕朗吉受保护的技术使用者：微软技术许可有限责任公司技术研发日：技术公布日：2025/1/13