SEERS EYE 预言家之眼实战集成至Dify平台构建AI Agent应用最近在捣鼓AI应用开发发现一个挺有意思的场景能不能让AI来玩狼人杀不是简单地生成几句台词而是真的能听懂发言、分析局势、给出策略建议像一个真正的“预言家”玩家。正好SEERS EYE预言家之眼这类具备深度推理和上下文理解能力的模型很适合作为这个“大脑”。而Dify这样的平台又让整个搭建过程变得像搭积木一样简单。今天我就来分享一下怎么把这两者结合起来快速搞出一个能说会道的狼人杀AI Agent。整个过程不需要你写复杂的后端代码主要就是在Dify里拖拖拽拽、配置配置核心是设计好AI的“思考方式”。下面我们一步步来看。1. 场景与核心思路为什么是狼人杀AI Agent狼人杀这个游戏对AI来说其实是个不小的挑战。它不像下棋有明确的规则和棋盘状态游戏信息大量隐藏在玩家的语言、语气、逻辑链和社交互动中。一个合格的AI玩家需要理解自然语言听懂其他玩家冗长、有时还带点情绪或谎言的发言。进行多轮记忆与推理记住之前几轮每个人的发言和行为并从中找出矛盾或线索。处理不确定性与欺骗游戏本质包含信息缺失和主动欺骗AI需要评估各种可能性。生成符合角色与策略的发言作为预言家发言要能取信于人同时隐藏或传递关键信息。传统的规则引擎很难处理这种开放域的语义理解。而像SEERS EYE这样的大语言模型在长上下文理解、逻辑推理和文本生成方面有天然优势正好可以充当这个Agent的“推理引擎”。我们的目标不是做一个战无不胜的AI而是构建一个可交互、能进行基本局势分析的“预言家”助手。它可以集成到聊天群、语音房间或者独立的App中在夜间查看玩家身份后为玩家或直接作为AI玩家提供白天的发言建议和分析报告。2. 环境准备与Dify工作流设计在开始动手之前我们需要把“舞台”搭好。这里分两步准备好模型API然后在Dify上规划好AI的工作流程。2.1 获取模型API访问权限首先你需要确保能访问SEERS EYE模型的API。具体的申请和获取方式取决于模型提供方通常你会得到一个API端点Endpoint和一个API Key。这里假设你已经拿到了类似下面的信息请替换为你自己的API Base URL:https://api.example.com/v1API Key:sk-your-secret-key-here模型名称:seers-eye-v1记下这些等下在Dify里配置时会用到。2.2 在Dify中规划Agent工作流登录Dify平台创建一个新的“工作流”应用。工作流可以直观地定义AI处理任务的步骤。对于我们的狼人杀预言家Agent核心流程可以拆解成这样输入接收当前游戏轮次、已知信息如昨夜查验结果以及本轮所有玩家的发言文本。处理模型基于这些信息分析局势评估每个玩家的嫌疑度推理狼人可能是谁。输出生成一段给“预言家”玩家的行动建议包括但不限于本轮归票建议、发言要点、对可疑玩家的质疑逻辑等。在Dify的画布上我们可以用几个关键节点来构建这个流程开始节点定义输入变量如game_round,my_identity,night_check_result,player_speeches。LLM节点核心连接SEERS EYE模型并填入我们精心设计的提示词Prompt。结束节点输出模型生成的分析和建议。思路清晰后我们就可以进入具体的配置环节了。3. 核心实战在Dify中配置与集成现在我们来点实际的看看在Dify的界面里具体怎么操作。3.1 配置模型供应商进入Dify的“模型供应商”设置页面点击“添加模型供应商”。供应商类型选择“自定义”因为SEERS EYE可能不在默认列表里。模型名称填写一个你容易识别的名字比如“SEERS EYE”。模型类型选择“文本生成”。API密钥填入你获取到的API Key。API Base填入你获取到的API Base URL。模型名称在供应商内部的标识填入具体的模型名如seers-eye-v1。保存后Dify就能识别并使用这个模型了。3.2 构建提示词Prompt模板这是整个Agent的“灵魂”决定了AI如何思考。我们需要在Dify的“提示词编排”或工作流的LLM节点中编写一个结构化的提示词。你是一个专业的狼人杀游戏AI扮演【预言家】角色。请根据以下游戏信息进行分析并给出行动建议。 ## 游戏背景 当前是第{{game_round}}轮白天发言阶段。 你的身份是预言家。 你昨晚查验的玩家是【{{night_check_result.player}}】身份是【{{night_check_result.identity}}】。 ## 本轮玩家发言记录 {% for speech in player_speeches %} 玩家 {{speech.player}} 发言{{speech.content}} {% endfor %} ## 你的任务 1. **局势分析**总结当前局势重点分析查验结果带来的信息。哪些玩家的发言与你查验的信息存在逻辑冲突或一致性 2. **嫌疑排序**基于发言逻辑、情绪和与已知信息的矛盾点对所有存活玩家进行嫌疑度评估从高到低。简要说明理由。 3. **行动建议** * **归票建议**本轮你建议投票给谁为什么 * **发言要点**接下来你预言家的发言应该包含哪些关键点请草拟一段80字左右的发言稿力求让好人阵营信服。 * **后续策略**对下一晚的查验目标有何建议 请以清晰、有条理的结构输出你的分析。提示词设计要点角色扮演明确告诉AI“你是谁”固定其行为模式。结构化输入使用{{}}变量和清晰的章节将零散的发言整理成模型易于理解的格式。分步任务将复杂的分析拆解成“分析、排序、建议”几个步骤引导模型进行深度思考。具体输出要求要求结构化输出方便后续解析或直接展示给用户。在Dify的工作流中你可以将game_round、night_check_result、player_speeches作为变量连接到这个提示词模板的对应位置。3.3 组装工作流并测试回到工作流画布拖入一个“LLM”节点选择我们刚刚配置好的“SEERS EYE”模型并将上面设计好的提示词粘贴进去。将“开始节点”的变量与LLM节点提示词中的变量连接起来。最后连接“结束节点”输出LLM的回复。点击“运行测试”你可以模拟输入一组数据{ game_round: 2, night_check_result: {player: 3号, identity: 狼人}, player_speeches: [ {player: 1号, content: 我是好人过。感觉5号发言有点划水。}, {player: 2号, content: 预言家还没跳吗我这边暂时没信息。}, {player: 3号, content: 我是平民昨晚什么都没看到。我觉得1号在带节奏。}, {player: 4号, content: 3号玩家对1号的攻击有点突兀再听听吧。} ] }如果一切配置正确SEERS EYE模型会返回一段详细的分析和建议。你可能会看到类似这样的输出节选局势分析我昨晚查验3号为狼人这是一个明确信息。3号在发言中声称自己是平民这与我的查验结果直接矛盾坐实其狼人身份。1号玩家点5号划水信息量不足。2号玩家催促预言家起跳行为偏好人。4号玩家质疑3号对1号的攻击这个观察比较敏锐可能为好人视角...嫌疑排序1. 3号铁狼 2. 5号被1号点划水需关注 3. 1号发起攻击者 4. 2号/4号偏好...行动建议归票建议本轮全力归票3号玩家。发言要点“我是预言家昨晚验3号查杀他发言穿平民衣服铁狼无疑。今天全票下3。1号点5号的问题可以放后先走明狼。好人跟我票过。”后续策略今晚可在1号和5号中选择查验理清他们之间的关系。测试成功后这个工作流就具备了核心的推理能力。4. 进阶优化与应用扩展基础版本跑通后我们可以让它变得更强大、更实用。4.1 引入记忆与历史状态一个真正的玩家会记住之前所有轮次的信息。我们可以在Dify中通过变量或连接数据库来实现在工作流中添加一个“知识库”节点或使用“变量”节点将上一轮的分析结果如嫌疑排序作为输入的一部分传递给下一轮的提示词。这样模型就能基于历史进行连续推理。提示词修改在提示词中增加“历史记忆”部分例如“上一轮结束后我们的嫌疑焦点是XX号玩家。本轮他的发言是...”。4.2 多角色支持与技能模拟预言家只是开始。我们可以复制工作流修改提示词快速创建“狼人”Agent目标是找出预言家并合理辩解或“平民”Agent努力分析信息找出狼人。甚至可以通过更复杂的提示词和条件判断模拟狼人夜间刀人、女巫救毒等技能环节构建一个更完整的游戏模拟环境。4.3 部署为可交互应用Dify工作流可以轻松发布为API或Web应用。发布为API获取API端点就可以被你自己的前端如小程序、H5页面或群聊机器人调用。创建WebApp使用Dify提供的聊天窗口模板快速生成一个网页。你可以设计一个简单的界面让用户输入玩家发言点击按钮即可获得AI预言家的分析报告。这样一来一个低代码、可交互的狼人杀AI助手就真正落地了。你可以用它来辅助新手玩家学习或者作为游戏主持人法官的辅助分析工具甚至组织一场人类与AI混合的趣味对局。5. 总结这次实践下来感觉用Dify来集成SEERS EYE这类专业模型构建垂直场景的AI Agent路径非常顺畅。核心的思考负担从“怎么写代码调用API、管理上下文”转移到了“如何设计一个有效的提示词来定义AI的行为逻辑”上。这大大降低了AI应用开发的门槛。狼人杀Agent这个例子展示了如何将大语言模型的复杂推理能力通过结构化的提示词引导应用到对交互性和逻辑性要求很高的场景中。过程中遇到的挑战比如如何让AI理解“欺骗”、如何保持长期记忆都可以通过迭代提示词和优化工作流来解决。如果你也对AI Agent开发感兴趣不妨从这样一个有趣的小项目开始试试。关键就是找到那个核心的“推理环节”然后用Dify这样的工具把它快速产品化。说不定下一个爆款AI小游戏就从你的工作流里诞生了。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。