Cách Wolf Games tạo ra các câu chuyện tội phạm sống động hằng ngày bằng Gemini API

Nhu cầu về nội dung mới mẻ và hấp dẫn trong ngành trò chơi không ngừng tăng lên. Đối với Wolf Games, một công ty khởi nghiệp sáng tạo, điều này có nghĩa là cung cấp cho người chơi những câu chuyện tội phạm mới và tương tác hằng ngày. Họ đang đạt được mục tiêu đầy tham vọng này bằng cách khai thác sức mạnh của Gemini API, đặc biệt là Gemini 2.0 Flash và Gemini 2.0 Flash Thinking, để tạo ra các câu chuyện phức tạp ở quy mô chưa từng có.

Wolf Games nhắm đến những người chơi trò chơi trên thiết bị di động và những người đam mê bí ẩn khao khát trải nghiệm giải quyết vấn đề hằng ngày. Ứng dụng của họ cung cấp các hiện trường tội phạm chân thực mỗi ngày, cùng với báo cáo của cảnh sát, ảnh, bài phỏng vấn và các nhân vật linh động, cho phép người chơi thường xuyên tìm hiểu các vụ án chưa được giải quyết mới.

Để duy trì tần suất đăng nội dung hằng ngày, bạn cần phải tạo nội dung nhanh chóng và chính xác. Trước khi tích hợp API Gemini, Wolf Games đã gặp phải những trở ngại với các mô hình trước đó gặp khó khăn với đầu ra có cấu trúc nhất quán (chỉ đạt được 80% thành công) và thời gian thực thi lời nhắc chậm (lên đến 6 phút).

"Chúng tôi tận dụng Gemini API trong DAG thực thi câu lệnh để tạo ra những câu chuyện tội phạm mới lạ và hấp dẫn", Noah Rosenberg, Đồng sáng lập kiêm CTO giải thích. "Quy trình của chúng tôi điều phối nhiều câu lệnh được điều chỉnh tinh vi để tạo ra nội dung có cấu trúc từ một quy trình vốn không có cấu trúc – tạo nội dung tường thuật".

Giải pháp của Wolf Games tập trung vào công cụ nội bộ "Prompt Composer" (Trình soạn thư nhắc) để quản lý DAG thực thi lời nhắc. Khung này cho phép họ tích hợp các lệnh gọi hàm, thực thi tập lệnh Python tuỳ chỉnh cho logic như đảm bảo tên duy nhất và quản lý trạng thái trong suốt quá trình tạo. Điều này cho phép họ:

• Dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình, bao gồm cả Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Flash và Gemini 2.0 Flash Thinking.
• Sử dụng tính năng Tạo nội dung tăng cường truy xuất (RAG) bằng cách lưu trữ tất cả nội dung đã tạo, chẳng hạn như cốt truyện của nhân vật và sự kiện trong vụ án, trong một cơ sở dữ liệu ổn định, đảm bảo tính liên kết của câu chuyện. Ví dụ: tham chiếu đến biểu đồ nhân quả Bayesian của các sự kiện, biểu đồ này liên kết các phần phụ thuộc logic trong nội dung tường thuật, khi tạo một bảng sao kê ngân hàng kỹ thuật số để đảm bảo độ chính xác và tính nhất quán.
• Thực thi đầu ra có cấu trúc, đặc biệt là JSON, sau đó được xác thực bằng các công cụ như Pydantic, đảm bảo độ tin cậy của phần phụ thuộc.

Wolf Games sử dụng tính năng Tư duy nhanh 2.0 của Gemini để tạo văn bản phức tạp với cửa sổ ngữ cảnh lớn (hơn 100 nghìn mã thông báo) và đầu ra, hợp nhất các quy trình làm việc trước đây cần nhiều bước. Họ nhận thấy Gemini 2.0 Flash "có hiệu suất và độ tin cậy đáng kinh ngạc" cho các tác vụ nhanh hơn, thường sử dụng Gemini 2.5 Pro để tạo các ví dụ về một số ít lần chụp nhằm nâng cao hiệu suất của Gemini 2.0 Flash.

Một công cụ chính trong quy trình làm việc của họ là Google AI Studio. "Google AI Studio đã trở thành sản phẩm của Google mà tôi sử dụng thường xuyên nhất, thậm chí còn vượt qua cả Gmail, Lịch và Tìm kiếm về mức sử dụng hằng ngày", Noah chia sẻ, nhấn mạnh giá trị của sản phẩm này đối với việc thử nghiệm nhanh.

Việc di chuyển sang mô hình Gemini đã mang lại những điểm cải tiến đáng kể:

• Tăng độ chính xác: Tỷ lệ thực thi lời nhắc tăng vọt từ 80% lên 96%, đảm bảo nội dung có cấu trúc, chất lượng cao.
• Giảm độ trễ: Thời gian hoàn thành lời nhắc giảm đáng kể từ vài phút xuống dưới 20 giây đối với hầu hết lời nhắc.
• Tối giản quy trình sản xuất nội dung: Tốc độ và độ tin cậy của các mô hình Gemini, đặc biệt là Gemini 2.0 Flash, đã nâng cao đáng kể khả năng sản xuất các tin bài chi tiết về tội phạm hằng ngày.

"Các mô hình Gemini trực tiếp giải quyết nhu cầu của chúng tôi về việc tạo nội dung tường thuật có cấu trúc một cách nhanh chóng và đáng tin cậy", Noah nhấn mạnh. Một ngưỡng quan trọng đối với Wolf Games là tạo văn bản nhanh hơn tốc độ đọc của nhà văn, duy trì trạng thái luồng sáng tạo – điều mà các mô hình Gemini đã giúp họ đạt được một cách nhất quán.

Wolf Games dự định tận dụng thêm Gemini API, đặc biệt là khám phá tiềm năng sáng tạo của các mô hình sắp ra mắt để tạo ra bằng chứng trò chơi thực tế hơn nữa. Sau khi trải nghiệm, Noah đưa ra lời khuyên sau đây cho các nhà phát triển:

"Hãy dành thời gian để thực sự hiểu cách cấu trúc câu lệnh cho các mô hình Gemini. Sử dụng các mô hình mạnh mẽ hơn để tạo câu lệnh cho các mô hình nhanh hơn thực thi." Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của giản đồ có cấu trúc tốt và các ví dụ về ít lần chụp, đề xuất nhà phát triển "chạy các thử nghiệm để nắm bắt trực quan cách các mô hình Gemini tận dụng dữ liệu được mã hoá trong không gian ngầm".

Đối với Noah, AI là một chất xúc tác sáng tạo mạnh mẽ: "Tôi đã là một "người vụng về về nội dung" suốt đời... Giờ đây, nhờ AI, tôi có thể tạo ra mọi thứ mình mơ ước mà không cần phải vất vả."

Việc Wolf Games sử dụng API Gemini một cách sáng tạo cho thấy tiềm năng của API này trong việc cách mạng hoá quá trình phát triển trò chơi, cho phép nhà sáng tạo tạo ra trải nghiệm sống động với tốc độ chưa từng có.

Bạn có thể bắt đầu trong Google AI Studio và khám phá tài liệu về Gemini API để bắt đầu xây dựng tương lai của AI.