Cách Wolf Games tạo ra những câu chuyện tội phạm hấp dẫn mỗi ngày bằng Gemini API

Nhu cầu về nội dung mới mẻ và hấp dẫn trong lĩnh vực trò chơi là không ngừng. Đối với Wolf Games, một công ty khởi nghiệp sáng tạo, điều này có nghĩa là mỗi ngày, họ sẽ cung cấp những câu chuyện tội phạm mới, mang tính tương tác cho người chơi. Họ đang đạt được mục tiêu đầy tham vọng này bằng cách khai thác sức mạnh của Gemini API, đặc biệt là Gemini 2.0 Flash và Gemini 2.0 Flash Thinking, để tạo ra những câu chuyện phức tạp ở quy mô chưa từng có.

Wolf Games nhắm đến những người chơi trò chơi trên thiết bị di động và những người yêu thích thể loại bí ẩn, luôn mong muốn có trải nghiệm giải quyết vấn đề hằng ngày. Ứng dụng của họ mang đến những hiện trường vụ án chân thực mỗi ngày, kèm theo biên bản báo cáo của cảnh sát, ảnh chụp, cuộc phỏng vấn và các nhân vật năng động, cho phép người chơi thường xuyên khám phá những vụ án chưa có lời giải đáp mới.

Để duy trì tần suất hằng ngày này, bạn cần tạo nội dung một cách nhanh chóng và chính xác. Trước khi tích hợp Gemini API, Wolf Games gặp phải nhiều trở ngại với các mô hình trước đây. Các mô hình này gặp khó khăn trong việc tạo ra đầu ra có cấu trúc nhất quán (chỉ đạt được 80% thành công) và thời gian thực thi câu lệnh chậm (lên đến 6 phút).

Noah Rosenberg, Đồng sáng lập kiêm Giám đốc công nghệ (CTO) cho biết: "Chúng tôi khai thác Gemini API trong DAG thực thi câu lệnh để tạo ra những câu chuyện tội phạm mới lạ và hấp dẫn". "Quy trình của chúng tôi điều phối nhiều câu lệnh được tinh chỉnh kỹ lưỡng để tạo ra nội dung có cấu trúc từ một quy trình vốn không có cấu trúc – tạo câu chuyện."

Giải pháp của Wolf Games dựa trên công cụ nội bộ của họ là "Prompt Composer" (Trình soạn lời nhắc), công cụ này quản lý DAG thực thi lời nhắc của họ. Khung này cho phép họ tích hợp các lệnh gọi hàm, thực thi tập lệnh Python tuỳ chỉnh cho logic như đảm bảo tên duy nhất và quản lý trạng thái trong suốt quá trình tạo. Nhờ đó, họ có thể:

• Dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình, bao gồm Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Flash và Gemini 2.0 Flash Thinking.
• Sử dụng phương pháp Tạo tăng cường truy xuất (RAG) bằng cách lưu trữ tất cả nội dung được tạo (chẳng hạn như cốt truyện nhân vật và sự kiện trong vụ án) trong một cơ sở dữ liệu liên tục, đảm bảo tính mạch lạc của câu chuyện. Ví dụ: tham chiếu đến biểu đồ nhân quả Bayesian về các sự kiện, biểu đồ này lập bản đồ các mối phụ thuộc logic trong câu chuyện, khi tạo một bản sao kê ngân hàng kỹ thuật số để đảm bảo tính chính xác và nhất quán.
• Thực thi đầu ra có cấu trúc, đặc biệt là JSON, sau đó được xác thực bằng các công cụ như Pydantic, đảm bảo độ tin cậy ở hạ nguồn.

Wolf Games sử dụng Gemini 2.0 Flash Thinking để tạo văn bản phức tạp với cửa sổ ngữ cảnh lớn (hơn 100 nghìn token) và đầu ra, hợp nhất các quy trình làm việc mà trước đây cần nhiều bước. Họ nhận thấy Gemini 2.0 Flash "có hiệu suất đáng kinh ngạc và đáng tin cậy" khi thực hiện các tác vụ nhanh hơn, thường sử dụng Gemini 2.5 Pro để tạo một vài ví dụ giúp nâng cao hiệu suất của Gemini 2.0 Flash.

Google AI Studio là một công cụ quan trọng trong quy trình làm việc của họ. Noah chia sẻ: "Google AI Studio đã trở thành sản phẩm của Google mà tôi sử dụng thường xuyên nhất, thậm chí còn vượt qua cả Gmail, Lịch và Tìm kiếm về mức độ sử dụng hằng ngày". Anh cũng nhấn mạnh giá trị của sản phẩm này trong việc thử nghiệm câu lệnh.

Việc chuyển sang các mô hình Gemini đã mang lại những cải tiến đáng kể:

• Tăng độ chính xác: Tỷ lệ thực hiện thành công câu lệnh tăng từ 80% lên 96%, đảm bảo nội dung có cấu trúc và chất lượng cao.
• Giảm độ trễ: Thời gian hoàn thành câu lệnh đã giảm đáng kể từ vài phút xuống dưới 20 giây đối với hầu hết các câu lệnh.
• Quy trình sản xuất nội dung tinh giản: Tốc độ và độ tin cậy của các mô hình Gemini, đặc biệt là Gemini 2.0 Flash, đã cải thiện đáng kể khả năng sản xuất các câu chuyện tội phạm chi tiết hằng ngày.

"Các mô hình Gemini đáp ứng trực tiếp nhu cầu của chúng tôi về việc tạo nội dung tường thuật có cấu trúc một cách nhanh chóng và đáng tin cậy", Noah nhấn mạnh. Ngưỡng quan trọng đối với Wolf Games là tạo văn bản nhanh hơn tốc độ đọc của nhà văn, duy trì trạng thái sáng tạo – điều mà các mô hình Gemini đã giúp họ đạt được một cách nhất quán.

Wolf Games dự định khai thác thêm Gemini API, đặc biệt là khám phá tiềm năng sáng tạo của các mô hình sắp ra mắt để tạo ra bằng chứng chân thực hơn nữa về trò chơi. Nhìn lại trải nghiệm của mình, Noah đưa ra lời khuyên sau đây cho các nhà phát triển:

"Hãy dành thời gian để thực sự hiểu cách cấu trúc câu lệnh cho các mô hình Gemini. Sử dụng các mô hình mạnh mẽ hơn để tạo câu lệnh cho các mô hình nhanh hơn thực thi." Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của giản đồ có cấu trúc rõ ràng và ví dụ ít lần, đồng thời đề xuất các nhà phát triển "chạy thử nghiệm để có được cảm nhận về cách các mô hình Gemini tận dụng dữ liệu được mã hoá trong không gian tiềm ẩn".

Đối với Noah, AI là một chất xúc tác sáng tạo mạnh mẽ: "Tôi là một người "vụng về" trong việc tạo nội dung từ trước đến nay... Giờ đây, nhờ AI, tôi có thể tạo ra mọi thứ mà tôi mơ ước mà không cần phải vất vả."

Cách Wolf Games sử dụng Gemini API một cách sáng tạo cho thấy tiềm năng của API này trong việc tạo ra cuộc cách mạng trong quá trình phát triển trò chơi, giúp nhà sáng tạo sản xuất trải nghiệm sống động với tốc độ chưa từng có.

Bạn có thể bắt đầu trong Google AI Studio và khám phá tài liệu về Gemini API để bắt đầu xây dựng tương lai của AI.