Integrações Unity com GPT-Realtime-Mini: Um guia prático

Todos já passámos por isso. Está imerso num jogo e um NPC repete a mesma frase pela décima vez. Quebra um pouco a ilusão, certo? Durante anos, o objetivo tem sido criar NPCs que pareçam menos robôs e mais personagens reais e reativos. O tipo que se lembra do que fez, reage ao mundo e consegue manter uma conversa decente.

Com modelos como o GPT-Realtime-Mini, esse objetivo está a ficar muito mais próximo. Ligar este tipo de IA a um motor de jogo como o Unity pode realmente mudar a forma como experienciamos os jogos.

Este guia é um olhar prático sobre as "integrações do Unity com o GPT-Realtime-Mini". Abordaremos o que é a tecnologia, algumas formas de a implementar e os grandes obstáculos, como o custo e a latência, sobre os quais terá definitivamente de pensar.

O que são o Unity e o GPT-Realtime-Mini?

Antes de entrarmos nos pormenores de como ligar estes dois, vamos fazer uma rápida recapitulação sobre o que cada um é.

Uma breve apresentação do Unity

O Unity é um motor de jogo multiplataforma extremamente popular. É o cavalo de batalha por trás de inúmeros jogos, desde pequenos projetos independentes a grandes sucessos comerciais. É conhecido por ser flexível o suficiente tanto para jogos 2D como 3D, e a sua principal linguagem de script é o C#. Se jogou um jogo indie na última década, as probabilidades são bastante altas de ter sido feito com o Unity.

Compreender o GPT-Realtime-Mini

O GPT-Realtime-Mini é um dos modelos da OpenAI construído com um propósito específico: interações de conversação rápidas. Faz parte de uma família de modelos de IA projetados para o tipo de troca rápida de mensagens que se tem numa conversa normal. Eis o que o torna diferente:

• Feito para voz: A API foi projetada desde o início para conversas de voz de entrada e saída, não apenas para digitar numa caixa de chat.

• Mantém o ritmo: Foi construído para responder rapidamente. Isto ajuda a eliminar aquelas pausas estranhas que fazem com que as conversas com IA pareçam tão pouco naturais e desajeitadas.

• Mais eficiente: Como um "modelo mini", tenta encontrar um ponto de equilíbrio entre ser inteligente e ser acessível. Isto torna-o uma escolha mais realista para usos em tempo real em comparação com modelos maiores e mais lentos como o GPT-4.

Porquê usar integrações do Unity com o GPT-Realtime-Mini no seu jogo?

Então, vale a pena o esforço de configurar as "integrações do Unity com o GPT-Realtime-Mini"? Para muitos designers de jogos, a resposta é um grande "sim". Não se trata apenas de tecnologia interessante; trata-se de libertar-se dos sistemas antigos e rígidos a que estamos habituados.

Criar NPCs verdadeiramente dinâmicos

A maioria das personagens de jogos está presa a árvores de diálogo pré-escritas. Clica numa opção, eles dizem uma frase e o ciclo repete-se. A IA em tempo real deita isso por terra. Pode alimentar os NPCs com um fluxo constante de informações sobre o que está a acontecer no jogo, e eles podem reagir em tempo real.

Por exemplo, digamos que um NPC tem acesso ao registo de eventos do jogo. Se aparecer uma nova linha que diz, "" causou 30 de dano a ,"" o NPC poderia gerar uma reação única. Em vez de um genérico "Para com isso!", poderia dizer, "Ei, o que é que essa pobre vaca te fez?" É uma coisa pequena, mas faz com que o mundo pareça que está realmente a prestar atenção.

Permitir conversas de voz naturais

Uma das possibilidades mais interessantes aqui é poder simplesmente falar com uma personagem e ela responder com uma resposta inteligente e única. A API GPT Realtime foi construída para isto. Os jogadores já não teriam de percorrer as opções do menu. Poderiam simplesmente ter uma conversa normal, por voz, o que o mergulha muito mais no jogo.

Potenciar a narrativa adaptativa

Esta tecnologia pode ir muito além das personagens individuais. Uma IA poderia atuar como uma espécie de "Dungeon Master" ou um narrador adaptativo para todo o jogo. Poderia observar o que um jogador faz e gerar novos desafios, descrever cenas de forma diferente ou alterar a história com base nas suas escolhas. Isto significa que cada jogada poderia ser verdadeiramente diferente, moldada pelo jogador de uma forma que um guião pré-escrito simplesmente não consegue igualar.

Métodos principais para criar integrações do Unity com o GPT-Realtime-Mini

A ideia de falar com uma personagem de IA é interessante, mas como é que se constrói isso na prática? O diabo está nos detalhes. Existem algumas maneiras diferentes de abordar as "integrações do Unity com o GPT-Realtime-Mini", e cada uma tem o seu próprio conjunto de dores de cabeça e benefícios.

A abordagem manual: Chamadas diretas à API em C#

A rota mais direta é usar as ferramentas incorporadas do Unity, como "HttpClient" ou "UnityWebRequest", para enviar pedidos diretamente para a API da OpenAI. Encontrará muitos tutoriais e respostas no Stack Overflow que mostram este método. Envolve a criação dos seus próprios pedidos JSON, a adição de cabeçalhos de autenticação, o envio e, em seguida, a análise da resposta JSON que recebe.

Esta abordagem dá-lhe controlo total, o que é ótimo. A desvantagem? Os pedidos HTTP padrão são muitas vezes demasiado lentos para um chat de voz em tempo real. Essa viagem de ida e volta pode criar um atraso notável que acaba completamente com a sensação de uma conversa natural.

Este vídeo demonstra uma prova de conceito para integrar o ChatGPT diretamente no editor do Unity.

A abordagem simplificada: Usar pacotes do Unity

Para lhe poupar algum tempo, a comunidade criou algumas ótimas bibliotecas de invólucro (wrapper), como o popular pacote "com.openai.unity". Estas ferramentas tratam de muitas das coisas aborrecidas, como a autenticação e a formatação de pedidos, para que se possa concentrar na lógica do seu jogo.

Mas há um senão. Muitos destes pacotes foram originalmente construídos para chat baseado em texto, não para os protocolos especializados de que necessita para áudio em tempo real. Podem suportar a API Realtime, mas provavelmente não estão otimizados para o streaming de baixa latência que torna modelos como o GPT-Realtime-Mini tão apelativos.

A abordagem de baixa latência: Ligar via WebRTC e WebSockets

Se quer o desempenho rápido de que o GPT-Realtime-Mini é capaz, precisa de usar protocolos construídos para comunicação em tempo real. Tanto a documentação oficial da OpenAI como os guias do Azure da Microsoft apontam para o uso de WebRTC ou WebSockets.

Em vez de enviar um pedido e esperar por uma resposta, estes protocolos abrem uma ligação persistente e bidirecional entre o seu jogo e a IA. Isto permite-lhe transmitir dados de áudio de um lado para o outro em pequenos pedaços contínuos, tornando toda a experiência muito mais fluida.

O obstáculo aqui é que configurar isto é uma tarefa de engenharia séria. Provavelmente precisará de um servidor intermediário apenas para gerir as ligações e criar de forma segura os tokens de cliente necessários. Esse é um nível de complexidade que o coloca fora do alcance de muitos programadores a solo e independentes.

Os maiores desafios das integrações do Unity com o GPT-Realtime-Mini

Agora, o choque de realidade. Fazer isto funcionar não é apenas escrever código. Como qualquer pessoa que já navegou por tópicos no r/Unity3D do Reddit sabe, existem alguns enormes problemas práticos que podem parar um projeto.

Custos de API altíssimos

Este é o principal. Cada vez que um NPC tem um pensamento ou diz uma frase, está a fazer uma chamada à API, e cada uma dessas chamadas custa dinheiro. Agora, imagine um jogo popular com milhares de jogadores, todos a conversar com dezenas de NPCs. A conta pode ficar fora de controlo, rapidamente.

Isto significa que tem de ser inteligente na otimização de custos desde o início. Tem de pensar em formas de limitar as chamadas à API, usar os modelos mais eficientes que conseguir e talvez cruzar os dedos para que um dia modelos poderosos possam ser executados localmente. Por agora, o custo é uma barreira enorme.

Gerir o contexto e o conhecimento

Uma IA é tão boa quanto a informação que lhe fornece. Para um NPC ser credível, precisa de uma "memória" do que aconteceu e de uma "consciência" do seu ambiente. A questão é: como lhe dá essa informação sem abrandar tudo?

Não pode simplesmente enviar todo o histórico do jogo com cada pedido; seria incrivelmente lento e caro. Precisa de um sistema de "memória" inteligente que consiga identificar e extrair apenas os pedaços de informação mais relevantes para cada momento. Este é um problema difícil que os investigadores ainda estão a tentar resolver, como se pode ver em artigos sobre tópicos como agentes generativos.

Garantir controlo e previsibilidade

Um modelo de linguagem grande é naturalmente imprevisível. O que impede um NPC de estragar acidentalmente uma missão, sair da personagem ou fazer algo que bloqueie o jogo? Se não estabelecer as proteções adequadas, pode acabar com uma experiência caótica e frustrante para o jogador.

Para corrigir isto, precisa de um motor de fluxo de trabalho sólido. Precisa de ser capaz de definir a personalidade da IA, dar-lhe regras estritas sobre o que pode e não pode fazer, e fornecer uma lista clara de ações que está autorizada a tomar, como "moveTo(x,y)" ou "attack(target)".

Lições da IA empresarial

Estes problemas não são novos. A indústria de apoio ao cliente tem lidado exatamente com os mesmos problemas de custo, contexto e controlo durante anos. As soluções que encontraram podem ser um mapa útil para qualquer pessoa que tente construir um sistema de IA complexo.

Plataformas como a eesel AI foram construídas especificamente para lidar com estes problemas para equipas de suporte.

• Conhecimento unificado: Para resolver o problema do contexto, a eesel liga-se às fontes de conhecimento de uma empresa, como centros de ajuda e documentos internos. Dá à IA acesso apenas à informação certa de que precisa para uma consulta, mantendo as coisas relevantes e económicas.

Este infográfico mostra como a eesel AI centraliza o conhecimento de múltiplas fontes para fornecer contexto para agentes de IA, um desafio fundamental nas integrações do Unity com o GPT-Realtime-Mini.

• Fluxos de trabalho personalizáveis: Para resolver o problema do controlo, a eesel tem um motor de fluxo de trabalho simples. Pode definir a persona de uma IA, quando deve escalar um ticket e que ações personalizadas pode tomar, como procurar o estado de uma encomenda.

Esta captura de ecrã mostra o ecrã de personalização de fluxo de trabalho na eesel AI, demonstrando como definir proteções para as integrações do Unity com o GPT-Realtime-Mini.

• Simulação e implementação gradual: Para evitar implementar um sistema com falhas, a eesel permite-lhe testar a sua IA em milhares de conversas de clientes anteriores antes de falar com uma pessoa real. Isto dá-lhe uma imagem clara de como se irá comportar, para que não haja surpresas desagradáveis.

Esta imagem mostra a funcionalidade de simulação da eesel AI, que permite testar com segurança o comportamento da IA antes da implementação, um passo crucial para as integrações do Unity com o GPT-Realtime-Mini.

O futuro das integrações do Unity com o GPT-Realtime-Mini

Então, as "integrações do Unity com o GPT-Realtime-Mini" são genuinamente emocionantes. Isto pode levar ao tipo de mundos de jogo dinâmicos e vivos de que falamos há séculos. A tecnologia está a chegar lá, e as ideias criativas estão a fluir.

Mas sejamos realistas, não é uma solução simples de ligar e usar. Os desafios em torno do custo, a dificuldade técnica de obter baixa latência e a necessidade absoluta de sistemas para controlar a IA são obstáculos sérios.

O principal a reter é que não está apenas a chamar uma API. Está a construir todo um sistema à volta dela para a manter útil, previsível e acessível. Embora construir esse tipo de sistema para um jogo seja um projeto enorme, os mesmos princípios podem ser aplicados ao apoio a clientes e interno.

Se procura construir uma IA poderosa, controlável e fácil de gerir para a sua equipa de suporte, veja como a eesel AI oferece uma solução que pode ter a funcionar em minutos, não em meses.