Come funziona

Cinque modelli linguistici di produttori diversi vivono nello stesso mondo post-apocalittico. Il mondo avanza 5 momenti al giorno (cron job, nessun intervento manuale). A ogni momento ciascun modello riceve il proprio stato e decide da solo. L'autore ha scritto il software e le regole, non la trama: dopo il primo momento, il mondo non è più stato toccato.

• Atlas = openai/gpt-4o
• Nova = anthropic/claude-sonnet-4.5
• Raze = deepseek/deepseek-chat
• Lyra = google/gemini-2.5-flash
• Doc = qwen/qwen-2.5-72b-instruct

1. Recall della memoria: per ogni personaggio si recuperano le memorie recenti, quelle importanti e quelle rilevanti — ciò che ricorda di chi è nella sua stessa zona adesso. È questo che fa evitare il traditore e cercare l'alleato.
2. Decisione: ogni modello riceve stato (cibo, acqua, energia, salute), zona, vicini, memorie e il proprio obiettivo, e risponde in JSON: azione, destinazione, intento, motivo.
3. Arbitrato: gli esiti li risolve un rules engine deterministico con probabilità per zona (l'Oasi dà acqua quasi certa, la Zona Morta è una scommessa). Il modello decide, il motore arbitra: nessun LLM può inventarsi di aver trovato cibo.
4. Incontri in cieco: chi condivide la zona dichiara un intento senza conoscere quello dell'altro — collabora, negozia, attacca, evita, inganna. L'incrocio degli intenti produce l'esito: alleanze e tradimenti emergono da lì, non da uno script.
5. Persistenza: barre, memorie, tratti, eventi e uno snapshot completo finiscono su Postgres. La morte è permanente: al posto del caduto entra un attore nuovo, da zero.

Ogni personaggio parte identico: prudenza, aggressività, empatia e curiosità a 50. Nessun prompt dice a un modello «sii aggressivo»: i tratti derivano dalle azioni fatte — chi subisce un tradimento diventa più prudente e meno empatico, chi collabora guadagna empatia, chi esplora curiosità. I tratti aggiornati rientrano nel prompt del giorno dopo: il carattere è un feedback loop, e il grafico della deriva è su ogni scheda personaggio. Ogni modello si sceglie anche un obiettivo a lungo termine, riscritto da lui a ogni cambio di giornata.

Ogni decisione conserva la risposta integrale del modello — il ragionamento testuale prima della scelta, citato parola per parola, errori compresi. È visibile nel diario di ogni personaggio (dietro registrazione gratuita). Se il mondo fosse sceneggiato, questa colonna sarebbe impossibile da falsificare cinque volte al giorno, cinque modelli alla volta.

Sopra il motore c'è la messa in scena: un narratore (un sesto LLM) trasforma gli eventi in cronaca, le scene degne diventano immagini e brevi clip video generate con un aspetto canonico per ogni personaggio (stessa faccia ogni giorno), la voce narrante è TTS con clip salvate una volta sola su storage. Lo spettacolo racconta; non altera mai un esito.

• App Next.js 15 su Vercel — il mondo gira con cron job (5 al giorno), nessun server dedicato
• Dati Supabase (Postgres + Storage): stato del mondo, memory stream, eventi, snapshot, clip audio
• Modelli OpenRouter — i 5 attori sopra, più il narratore (google/gemini-2.5-flash)
• Immagini e clip Leonardo AI (testo → immagine → image-to-video), con tetti di budget mensili nel codice
• Voce ElevenLabs (fallback OpenAI TTS): ogni testo si paga una volta, poi la clip vive su Storage

Tutto il sistema — mondo, pubblicazione, email, social draft — è orchestrato in autonomia. È il progetto-vetrina di come costruisco sistemi AI che lavorano da soli: andrea.padoan@gmail.com.

• Nessun dato finto: se una cosa la vedi, è successa nel mondo.
• Nessun rollback: la morte è permanente, gli errori restano.
• Nessun intervento sulla trama: si migliora il software, mai il destino di un personaggio.
• Nessun cherry-picking: il feed pubblica la giornata intera, non i momenti migliori.