心流与动态难度

让游戏自己判断玩家是焦虑、投入还是无聊，再去调难度，让人多待在心流里。做了一个浏览器里能玩的 demo。

这是什么

一个类似 Vampire Survivors 的小游戏，在浏览器里跑。玩家只管移动，武器自动开火，杀敌掉经验、金币和回血，一局 15 分钟。

特别的地方在后台。常见的做法是按时间表加难度，过一分钟敌人多一成。这一版不这么做，后台有一个控制器，大约每秒看一次战况，估计玩家现在是焦虑、心流还是无聊，然后决定要不要多放点敌人、多掉点回血。

FIG. 1 · 控制回路

虚线框里是控制器。它只读战况，只动三个参数。

控制器只看三样东西，都是游戏里现成的数。

没有摄像头，没有心率，也不问玩家。所以“焦虑、心流、无聊”只是模型里三个状态的名字，它们和玩家真实的感受对不对得上，没有验证过。

控制器里有三张表（图 2），写的是“如果玩家正处在某个状态，看到某一档信号的可能性有多大”。比如玩家焦虑的时候，血量危急的可能性是 0.6，心流的时候只有 0.05。这些数是手填的假设，没有拿玩家数据统计过。

FIG. 2 · 三张表

每一格是“处在这一列的状态时，看到这一行的信号”的概率，每一列加起来是 1，颜色越深概率越大。数字照抄自代码。

每一圈，控制器把上一圈的估计往前推一步，乘上这三张表里对应的数，再归一化，得到三个加起来等于 1 的概率。开局的估计是焦虑 0.1、心流 0.8、无聊 0.1。

图 3 是按这些表算出来的六个例子，从开局的估计出发，只看一次观测。它是算出来的，没有对局记录在里面。

FIG. 3 · 六种战况各被读成什么

右边三个数依次是焦虑、心流、无聊的概率。

控制器手里有七个动作，三个参数各往上或往下调一格，再加一个“不动”（图 4）。它不直接改敌人的血量、速度和伤害。

选哪个动作，用的是 active inference（主动推断）里的预期自由能。大意是，对每个动作，先预测做了之后会看到什么样的战况，再算两样东西，一是预测的战况离“想看到的战况”有多远，二是预测本身有多含糊。两样加起来越小，这个动作被选中的概率越大。最后按概率抽一个，不直接取最好的。

“想看到的战况”也是写死的，血量在中间那一档，被围着但有缺口，连杀在 11 以上（图 2 里带三角的那几行）。

FIG. 4 · 三个参数，七个动作

横线是参数能取的范围，黑块是开局的值，每一小格是一个动作调的幅度。时间按每秒 60 次更新折算。

下面说的是 2026 年 1 月那一版。在线 demo 是 5 月的版本，控制器后来改过，这一页还没跟上。

还有一版是文字互动叙事，机制不一样，按回合走，每一轮决定加不加挑战、把文字停在哪儿把选择交还给玩家。这一版的材料我还没整理，先不展开。