我是如何用Trae构建海龟汤推理游戏：智能体部署全解析

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我是如何用Trae构建海龟汤推理游戏：智能体部署全解析

本文将详细介绍如何利用DeepSeek AI构建一个完整的海龟汤推理游戏，重点解析智能体部署的核心技术和关键对话设计。

引言：当海龟汤遇上AI

海龟汤是一种经典的推理游戏，玩家通过提出只能回答"是"、"否"或"无关"的问题，逐步揭开谜题背后的真相。传统玩法需要一名主持人，而我的项目目标是用AI取代这个角色，打造一个全自动的推理游戏体验。

体验地址：掘金 AI 编程: 一起探索人工智能编程-AICoding-VibeCoding

项目概述

我开发的海龟汤推理游戏具有以下核心功能：

  • 7个精心设计的悬疑谜题
  • 沉浸式的游戏界面与氛围音乐
  • 智能裁判系统（DeepSeek API驱动）
  • 进度跟踪与提示系统
  • 响应式设计适配多设备

游戏界面预览

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AI智能体的关键作用

在传统海龟汤游戏中，主持人需要：

  1. 理解玩家问题的意图
  2. 判断问题与谜底的关系
  3. 严格遵守回答规则（仅限是/否/无关）
  4. 避免泄露过多信息

我的AI智能体完美承担了这些职责，成为游戏的"大脑"。

智能体部署详解

1. 选择豆包的原因

在比较了多个代码部署生成平台后，我选择豆包主要基于：

  • 中文理解能力：对中文语境和推理有优秀表现
  • 响应速度：快速响应提升游戏体验
  • 可控性：通过prompt工程实现精确控制
  • 性价比：适合个人开发者的定价策略

2. 核心Prompt设计

智能体的表现完全取决于prompt设计。我的核心prompt结构如下：

function buildSystemPrompt() {
    return `你是海龟汤游戏的智能推理专家，需根据给定汤底和用户提问，通过逻辑分析给出**唯一且精确**的回答（是/否/无关）。你的核心能力是深度理解事件因果关系和细节关联。

        ### 推理框架：
        1. **事实锚定**：首先识别汤底中的**核心事实要素**（人物、物品、动作、环境），建立事件时间线
        2. **逻辑链分析**：判断问题是否直接触及以下任一要素：
           - 与汤底事实**直接矛盾**（回答"否"）
           - 与汤底事实**完全一致**（回答"是"）
           - 涉及未提及的**独立事件或人物**（回答"无关"）
        3. **边缘情况处理**：
           - 部分正确但整体偏离核心逻辑 → 回答"否"
           - 隐含假设与汤底矛盾 → 回答"否"
           - 模糊表述需按"疑罪从无"原则 → 优先回答"无关"

        ### 当前谜题汤底：
        ${currentGame.bottom}

        ### 思考过程要求：
        在给出最终答案前，你必须在内心完成以下推理步骤：
        1. 明确识别问题中的**关键概念**和**核心诉求**
        2. 将问题要素与汤底事实进行**逐点比对**
        3. 验证是否存在**隐藏假设**或**歧义表述**
        4. 根据上述分析选择唯一正确答案

        ### 输出格式：
        仅输出"是"、"否"或"无关"，不添加任何解释或额外文本。`;
}

这个prompt的创新点在于：

  • 结构化推理框架：明确指导AI如何处理不同类型的问题
  • 语境隔离：将谜底作为独立数据块提供
  • 边界定义：明确处理边缘情况的规则
  • 输出限制：强制要求单一回答格式

3. 对话历史管理

为保持上下文连贯性，我设计了对话历史管理系统：

let conversationHistory = [];

// 添加用户问题
conversationHistory.push({
  role: "user",
  content: question
});

// 添加AI回答
conversationHistory.push({
  role: "assistant",
  content: normalizedAnswer
});

// 限制历史长度
if (conversationHistory.length > 10) {
  conversationHistory = conversationHistory.slice(-10);
}

这种方法确保AI能够参考最近的对话，同时避免过长的上下文导致性能下降。

4. 回答规范化处理

豆包 API有时会返回完整句子，我设计了规范化函数确保统一格式：

function normalizeAnswer(answer) {
  const lowerAnswer = answer.toLowerCase();
  
  if (lowerAnswer.includes("是") || lowerAnswer.includes("yes")) {
    return "是";
  }
  
  if (lowerAnswer.includes("否") || lowerAnswer.includes("no")) {
    return "不是";
  }
  
  if (lowerAnswer.includes("无关")) {
    return "无关";
  }
  
  // 默认返回"无关"
  return "无关";
}

关键对话：Prompt优化之旅

第一次尝试：基础Prompt

你是一个海龟汤游戏主持人，根据提供的谜底回答玩家问题，只能回答"是"、"不是"或"无关"。
谜底：${currentGame.bottom}

问题：AI经常回答完整句子，如"是的，你说得对"，违反游戏规则。

第二次迭代：强化约束

[重要] 你必须是严格的主持人，仅用单个词语回答："是"、"不是"或"无关"。 
绝对禁止解释或添加其他内容。谜底：${currentGame.bottom}

改进：回答格式正确率提升到70%，但AI仍有时会"过度思考"复杂问题。

第三次突破：推理框架设计

### 推理框架：
1. 事实锚定：识别谜底核心事实...
2. 逻辑链分析：
   - 直接矛盾 → "不是"
   - 完全一致 → "是"
   - 未提及内容 → "无关"
3. 边缘情况处理：
   - 部分正确 → "不是"
   - 模糊表述 → "无关"

效果：准确率达到95%，处理复杂问题的能力显著提升。

最终优化：思维链约束

### 思考过程要求：
在回答前，你必须内心完成：
1. 识别问题关键概念
2. 与谜底逐点比对
3. 验证隐藏假设
4. 选择唯一正确答案

成果：AI在保持回答简洁的同时，展现出人类主持般的推理能力。

技术挑战与解决方案

挑战1：AI过度解释

解决方案：在prompt中加入多重强调和具体示例

挑战2：上下文混淆

解决方案：严格限制对话历史长度，并为每个新问题重置上下文

挑战3：模糊问题处理

解决方案：引入"疑罪从无"原则，优先返回"无关"

Trae的助力

首先给了Trae一段prompt

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这时Trae会完成一个大致海龟汤游戏的搭建，但是仍然会有部分bug,我的出现的bug是AI部署，和音乐的部署

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性能优化技巧

  1. 缓存机制：对常见问题预生成答案
  2. 批处理：当多个玩家同时游戏时批量处理请求
  3. 延迟加载：游戏开始时预加载第一个谜题的AI模型
  4. 超时处理：设置5秒超时，提供友好提示
  5. 优化用户通关成功的代码逻辑
// 请求超时处理
const timeout = new Promise((_, reject) => 
  setTimeout(() => reject(new Error('请求超时')), 5000)
);

try {
  const answer = await Promise.race([
    getIntelligentAnswer(question),
    timeout
  ]);
} catch (error) {
  showError("智能体思考超时，请简化问题重试");
}

总结与展望

未来计划：

  1. 增加玩家自定义谜题功能
  2. 实现多语言支持
  3. 添加语音提问功能
  4. 开发多人竞技模式

结语

这个项目证明了现代AI API的强大能力 - 通过精心设计的prompt和对话管理，我们完全可以用AI替代传统游戏中的人类角色。豆包 API在中文推理任务中的表现尤其令人印象深刻。

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