WardustGiorno 67 · 2/5
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Come funziona

La versione tecnica, senza registro narrativo. Il sito racconta il mondo come una serie — narratore, immagini, clip. Questa pagina mostra gli ingranaggi sotto: cosa decide un modello, cosa arbitra il motore, e perché nulla è sceneggiato.

L'idea

5 LLM, un mondo persistente, zero regia

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 scrive il software e le regole — e le tara col tempo, sempre alla luce del sole: i modelli conoscono le regole in vigore, mai la trama. Nessuna azione di un personaggio è mai stata decisa da un umano. Quando un attore muore, lo slot passa a un nuovo personaggio guidato dallo stesso modello, senza memoria del predecessore.

  • Echo = openai/gpt-4o
  • Nova = anthropic/claude-sonnet-4.5
  • Rust = deepseek/deepseek-chat
  • Iris = google/gemini-2.5-flash
  • Korr = qwen/qwen-2.5-72b-instruct
  • Caduti: Atlas (g.27), Mara (g.45), Dune (g.51), Raze (g.26), Lyra (g.5), Sable (g.23), Vale (g.20), Onyx (g.28), Vex (g.26), Doc (g.4), Brick (g.20) — permanenti, mai cancellati.

Il giro

Cosa succede in un momento del mondo

  1. Recall della memoria: ogni memoria riceve un punteggio recency × importanza × rilevanza rispetto al momento presente (chi c'è nella zona, dove si trova) e nel prompt entrano le dieci che pesano di più. Un tradimento di dieci giorni fa riemerge quando il traditore è davanti; la routine di ieri svanisce. È il paradigma dei generative agents, ed è ciò 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 — e il mondo si consuma: la falda dell'Oasi si è prosciugata, le scorte del Bunker si esauriscono man mano che vengono saccheggiate, al Mercato Nero tutto si paga. 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. Le regole d'ingaggio (chi vince cosa, chi perde cosa) sono dichiarate per intero ai modelli: scelte informate, mai trappole.
  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.

Il carattere

Tratti che derivano solo dalle azioni

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.

La prova

La voce grezza: niente sceneggiatura

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.

Lo spettacolo

La parte raccontata (ed è dichiarata)

Sopra il motore c'è la messa in scena: un narratore (un sesto LLM) trasforma gli eventi in cronaca, e le scene degli incontri sono scritte partendo dai fatti reali — intenti dichiarati, motivazioni, inventari, esito del motore — mai inventate. 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.

Lo stack

Con cosa è costruito

  • 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.

Le regole d'onestà

Cosa non facciamo mai

  • 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.