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自作ゲームのAI試作
NPC会話と強化学習を区別し、復帰可能な会話シーンを作ります。
用語の基本
モデルは生成と推論を行います。エージェントはツールで作業します。Harness は実行環境を管理し、MCP はツールとデータを接続します。Skill は再利用できる作業ガイドです。
今回の目的
自作ゲームのAI試作
所要時間の目安
2〜4回の練習を想定した編集上の目安で、実測時間ではありません。
制限と境界
ポート違い、モデル未読込、資源不足、モデルIDの誤記。
接続・権限エラー、モデル能力不足、タイムアウト、版の差。
検証方法
自作シーンにNPCを1人置き、正常応答・タイムアウト・固定台詞復帰を示します。
次のステップ
関連レシピの検証を完了してから機能を一つ増やし、依存の版が変わったら出典の確認をやり直します。
費用
要確認
価格は未確認です。ソフトウェア、モデル、API、機器、ホスティングの費用を個別に確認してください。
実装手順
- 01権利が明確で機器に合うモデルを選び、IDと量子化を記録します。
- 02独立したGodot試験シーンとローカルモデルを用意し、版を固定します。
- 03ローカルHTTPクライアントで応答を確認後、HTTPRequestで長さを制限したJSONを送ります。
- 04タイムアウト、エラー、取消、固定台詞への復帰を実装し、モデル出力はデータとして扱います。
- 05正常時・切断時・タイムアウトを試験し、配布前に認証情報を守るサーバー境界を設けます。
実装手順
- 権利が明確で機器に合うモデルを選び、IDと量子化を記録します。
- 独立したGodot試験シーンとローカルモデルを用意し、版を固定します。
- ローカルHTTPクライアントで応答を確認後、HTTPRequestで長さを制限したJSONを送ります。
- タイムアウト、エラー、取消、固定台詞への復帰を実装し、モデル出力はデータとして扱います。
- 正常時・切断時・タイムアウトを試験し、配布前に認証情報を守るサーバー境界を設けます。
元の出典
- Ollama 公式資料 ↗
docs.ollama.com · 2026-10-15 · 公式ドキュメント
- LM Studio 公式資料 ↗
lmstudio.ai · 2026-10-15 · 公式ドキュメント
- Godot HTTPRequest 公式資料 ↗
docs.godotengine.org · 2026-10-15 · 公式ドキュメント