開發者分享 Slow Vale 運行 800+ 代理人城鎮架構：基於 DeepSeek Flash，每角色日均呼叫近 400 次

據開發者在 Reddit 分享，其獨立開發的 LLM 驅動生活模擬遊戲 Slow Vale 中國伺服器目前運行超過 800 個持續存在的 AI 居民。系統目前採用託管的 DeepSeek Flash 模型驅動，每個角色每天約進行 300 至 400 次 LLM 呼叫，單次呼叫平均上下文約 3 萬 tokens。 為解決遊戲時間推進與推論延遲的落差，系統將並行推論與世界狀態變更分離。模型回傳的決策不會直接改變世界，而是回到執行流程進行有效性檢查；例如確認購買意圖時物品是否已被他人買走，或對話對象是否已經去睡覺或離開。 在決策上下文管理方面，系統會輸入角色的當前需求、位置、資產、關係與可用行動。由於各類資訊更新頻率不同（如持續變化的飢餓度與相對穩定的性格），系統針對不同資訊制定了進入、更新與離開角色注意力的專屬規則，以維持長期運作的合理性。