为我的世界基岩版构建基于WebSocket的AI助手#

在游戏和人工智能不断发展的世界中，将两者结合可以带来令人兴奋和创新的项目。本博客文章将探讨一个独特的项目，该项目使用WebSockets和GPT模型将AI助手集成到我的世界基岩版中。

项目概述#

该项目创建了一个WebSocket服务器，作为我的世界基岩版和由GPT模型驱动的AI助手之间的桥梁。该系统允许玩家在游戏中与AI交互，执行命令，并接收有关游戏世界的实时信息。

关键组件#

WebSocket服务器：处理来自我的世界客户端的连接并管理通信。
GPT API对话：与GPT模型交互以生成响应。
游戏信息管理：跟踪游戏状态、玩家信息等。
命令处理：执行游戏内命令并处理响应。

实现细节#

WebSocket服务器#

服务器使用Python的asyncio和websockets库实现。它处理多个客户端连接，并在游戏和AI助手之间路由消息。

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async def handle_connection(websocket, path):
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    connection_uuid = str(uuid.uuid4())
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    websocket.uuid = connection_uuid
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    print(f"客户端: {connection_uuid} 已连接")
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    # 初始化对话和游戏信息
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    conversation = GPTAPIConversation(api_key, api_url, model, functions, functions_map, websocket, system_prompt=system_prompt, enable_logging=True)
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    server_state.information[connection_uuid] = GameInformation()
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    server_state.connections[connection_uuid] = websocket
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    # 主连接循环
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    try:
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        await send_data(websocket, {"Result": "true"})
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        await subscribe_events(websocket)
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        async for message in websocket:
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            data = json.loads(message)
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            await handle_event(websocket, data, conversation)
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    # 处理断开连接和清理
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    except websockets.exceptions.ConnectionClosed:
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        print(f"客户端 {connection_uuid} 连接已关闭")
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    finally:
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        # 清理代码

GPT API对话#

GPTAPIConversation类管理与GPT模型的交互。它处理消息历史、函数调用，并维护对话上下文。

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class GPTAPIConversation:
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    def __init__(self, api_key, api_url, model, functions, functions_map, websocket, system_prompt="", enable_logging=False):
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        # 初始化代码
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    async def call_gpt(self, prompt):
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        # 调用GPT API并处理响应的代码
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    async def handle_response(self, result):
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        # 处理GPT响应，包括函数调用

游戏信息管理#

该项目使用数据类来组织游戏相关信息：

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@dataclass
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class GameInformation:
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    game_weather: str = ''
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    game_time: str = ''
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    game_day: str = ''
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    players: str = ''
7
    player_inventory: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
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    need_entityid: str = ''
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    entity_info: str = ''
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    player_info: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
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    player_transform_messages: Dict[str, PlayertransformInfo] = field(default_factory=dict)
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    commandResponse_log: Dict[str, str] = field(default_factory=dict)

命令处理#

该项目包括在我的世界中执行命令并处理响应的功能：

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async def run_command(websocket, command):
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    # 向我的世界发送命令的代码
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async def handle_command_response(websocket, data):
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    # 处理命令响应并更新游戏信息

AI助手功能#

AI助手可以执行各种任务，包括：

与玩家聊天
执行游戏命令
提供有关游戏世界的信息（天气、时间、玩家）
管理玩家库存
与游戏内实体交互

挑战与解决方案#

消息分片：来自游戏的大型消息被分成多个部分。系统在处理前重新组装这些部分。
异步操作：该项目广泛使用asyncio来同时处理多个连接和操作。
状态管理：ServerState类跟踪连接、游戏信息和待处理的命令。
安全性：该项目实现了基本的身份验证系统来控制对AI功能的访问。

结论#

这个项目展示了将AI助手集成到游戏环境中的潜力。通过结合WebSockets、GPT模型和我的世界的脚本功能，我们创建了一个增强游戏体验并为玩家-AI交互开辟新可能性的系统。

未来的改进可能包括更高级的自然语言处理、扩展游戏世界交互，以及与其他游戏系统的集成。代码结构还允许轻松扩展以支持使用WebSocket通信的其他游戏或平台。

注意：本文档中的代码片段和示例仅用于演示目的，可能需要根据您的具体需求进行修改和调整。

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