Un sviluppatore ha usato i modelli Fable AI per costruire un gioco che si sviluppa da solo

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Un gioco che costruisci con le parole

Spawn è un mondo di gioco massivamente multiplayer in cui i giocatori interagiscono con un agente AI dentro il gioco chiamato Savi. Invece di cliccare pulsanti per costruire qualcosa, basta digitare quello che si vuole. Il giornalista ci ha provato da uno smartphone: ha fatto comparire un castello, poi un drago, e ha cavalcato il drago intorno al castello appena creato ¹.

Ma la parte sorprendente non è il gioco in sé — è chi lo sta costruendo e mantenendo. Secondo il post sul blog di Sansbury, Spawn è ora sviluppato in modo autonomo da uno sciame di agenti alimentati da modelli di classe Fable ¹.

Milioni di gettoni AI al mese

I numeri sono impressionanti. Sansbury dice che l'azienda spende più di 3 milioni di dollari al mese in gettoni AI — circa 30 volte il proprio costo del personale ¹. Gli agenti leggono ogni rapporto di errore, ogni bug segnalato dagli utenti o dalla stessa Savi, e i dati di prestazione in tempo reale, e decidono cosa sistemare .

Circa il 60% del lavoro inizia da qualcosa già rotto in produzione — un errore, una segnalazione di bug di Savi, un'attività strana nei log o una richiesta di funzione ¹. Quando Savi incontra un bug, lo segnala da sola. Un altro agente decide poi se sistemarlo, ignorarlo o segnalarlo come progettazione intenzionale . La maggior parte delle volte, la modifica viene consegnata all'utente che l'ha segnalata entro un'ora, con un messaggio nella stessa chat .

Veloci o nulli

Il team considera un'ora senza distribuzione come il suo incidente più grave — un SEV-0 ¹. Le modifiche si accumulano e i problemi durano più a lungo quando non si rilascia nulla . Poiché ogni agente può tenere solo poche ore di lavoro "in testa", rilasciare rapidamente aiuta anche gli agenti a restare coerenti .

Ripristinare una modifica sbagliata richiede circa 30 secondi, colpendo esattamente dove si è rotto ¹. Il team rompe persino le cose apposta per testare che i sistemi di recupero funzionino .

Non tutti i modelli vanno bene

L'esperimento ha rivelato limiti importanti. Fable 5 e Fable 5.1 sono stati i modelli che hanno reso possibile questo livello di autonomia ¹. Claude Opus 5.5 non ha funzionato granché per loro . Quando hanno provato GPT-6 Astra per applicare correzioni di sicurezza, tutte le funzionalità del prodotto sono state disabilitate e segnate per essere riattivate in seguito — il modello era andato troppo oltre, bloccando tutto invece di risolvere problemi specifici .

Questa storia segnala un trend e ha scopo puramente informativo. Non costituisce un consiglio né un incoraggiamento a fare nessuna di queste cose.

I fatti principali

• Spawn è un gioco multiplayer in cui i giocatori danno prompt a un agente AI chiamato Savi per creare e modificare mondi di gioco
• Il gioco è sviluppato autonomamente da agenti alimentati da Fable, con oltre 3 milioni di dollari mensili spesi in gettoni AI
• Circa il 60% dello sviluppo parte da errori di produzione in diretta o da segnalazioni di bug degli utenti
• I bug vengono tipicamente sistemati e consegnati all'utente che li ha segnalati entro un'ora
• GPT-6 Astra ha disabilitato tutte le funzionalità durante le correzioni di sicurezza; Opus 5.5 non è stato sufficiente

Parole da sapere:

agenti AI: programmi computerizzati capaci di compiere azioni in modo autonomo, prendendo decisioni e eseguenole senza intervento umano diretto. gettone AI: unità di misura del costo di utilizzo di un modello di intelligenza artificiale, calcolato in base alla quantità di testo elaborato. prompt: istruzione o richiesta scritta in linguaggio naturale che un utente fornisce a un modello di AI per ottenere una risposta o un'azione specifica. motore di gioco: software che gestisce le funzionalità fondamentali di un videogioco, come grafica, fisica, suono e logica di gioco. bug: errore o difetto in un programma che ne causa il comportamento imprevisto o errato.

Fonti

1. Building a multiplayer game world with autonomous Fable-class models — simonwillison.net