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xsl 0652c2f0e6 research(hunt-sim): 10 人并发在线模拟×多 agent 设计迭代——研究设施与全套档案

研究命题（00-plan）：验证并打磨《围猎》联机纯音频体验——不是逻辑能跑通，
而是真人玩起来是什么体验、愿不愿意再来一局。

设施 web/harness/hunt-sim/（可复用，零依赖）：
- arena.mjs 编排器：起真实服务器（随机端口+临时数据目录隔离），10 个拟人客户端
  经真实 WS 同时在线，错峰组队、真实时长对局、局间状态跨轮维护
- sim-client.mjs：game.js 行为移植（协议+手势路由+R1-R8 音频调度逐字节对齐），
  产出「玩家耳朵听到什么」的感知时间线（语音全文/loop 方位音量档/喊话/震动）
- brain.mjs：人设大脑——察觉延迟/前后判读（以真值为条件的正确率模型）/掩蔽放大/
  冷却乱滑/技能囤积/呼喊倾向/分心断网，全部随机判定用按实体 id 哈希的独立抽签
  （mulberry32 流会被刷怪座位轮转结构带偏，实测造成系统性镜像反转，已证伪）
- recorder.mjs：每人每局 events.jsonl 全量 + percept.md 感知转写 + 对局速览

研究档案 research/hunt-sim/：
- players/：10 人配置（LLM 亲笔）+策略自述+逐局去留决策+人设终评+退游者重访
- rounds/：v1 三轮（R0 教学+R1/R2 真人快速）+ v2 复测两轮，共 48 局全记录
- analysis/01-04：数值曲线/音频信息设计/协作社交/上手留存四视角报告
- synthesis.md（S1-S9 裁定）、metrics.md/metrics-v2.md（两版对比总账）、report.md（总报告）

v1 核心发现：10 人 3 轮 28 局 100% 胜率 26S/营地零损耗；击杀垄断（专家单人 30/39）；
呼喊 3 次/28 局应答 0；N/S 前后判读仅 63/69% 可命中；四种退游死因
（失衡/社交真空/交互摩擦/观光无聊）→ 详见 report.md

2026-09-19 11:06:07 +08:00

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《围猎》10 人并发模拟 × 多 agent 迭代 — 最终报告

2026-09-18/19 ｜章程：00-plan.md ｜用户指令：多 agent 模拟 10 人同时在线 → 多 agent 分析迭代设计 → 全程记录 → 目标是「真正吸引人、玩家愿意玩的音频游戏」。

1. 做了什么（一句话）

10 个 LLM 玩家 agent（每人一张人设卡、亲笔写 20+ 参数的「玩家大脑配置」）驱动 10 个拟人客户端，通过真实 WebSocket 连真实服务器同时在线打了 v1 三轮 28 局（教学轮 + 两轮真人快速匹配，含组队/断线/走神/乱滑/跳教学等真实行为），全程逐事件录制并生成每人的「感知转写」（耳朵听到什么的逐秒记录）；局间由玩家 agent 本人读转写决定去留、赛后写人设终评；4 个分析 agent 分视角（数值/音频信息/协作/上手留存）审全部数据产出 40+ 项修复提案，synthesis 裁定 9 项 P0（S1-S9）落地实施，同阵容（10 人配置一字未改）复测两轮 20 局对比验证。

2. v1 → v2 核心对比（详表：metrics.md / metrics-v2.md）

指标	v1	v2	判定
R1 后同步点去留	2 人退游（P01/P06）	0 人退游（P01 回流、P06 收回退游决定）	✅
终评愿意继续玩	6/10	10/10（四人重访全部改判）	✅
方位弧错率	22%	11%	✅ S6 低通双线索
N/S 家族可命中	63% / 69%	75% / 81%	✅ 同上
真人房队友喊话	0 条/局	7.7 条/人/局	✅ S5① 座位角色接线
呼喊-应答闭环	3 次/28 局、应答 0	呼喊必有应答（ack 11 条可闻）	✅ S5②③
闲置语音（看门狗）	93 次/全场（80 次误伤）	17 次（≤1/人/局）	✅ S4
冷却反馈	666 次乱滑全 error 震	首拦才震 + 就绪轻叮（P07 实证闭环）	✅ S2
战斗中误触菜单	多人中招（P01 单局 14 次）	0（下滑恒出击）	✅ S1
「你还没开张」羞辱	0 杀局点名 4 遍	沉默处理（P08 因此 0杀→12杀突破）	✅ S3
营地零损耗	6/6 快速局余 10	18/20 局余 10	❌ v3 头号遗留
S 评级占比	93%	仍 100%（双轴条件被专家房轻易满足）	❌ 随难度一并修

个案亮点：谨慎姐 P08 从 0-1 杀到 12 杀 22 出手（「羞辱链下架让我敢赌第一挥」）；通勤客 P03 从 0 出手观光退游到 5 杀 5 出手 0 错弧；新手 P10 自述「闷声双线索破案（变小声+发木=身后，只是小声=远）」——教学没教，但线索本身终于可学。

3. 交付物清单

代码（全部回归绿：hunt-sim 16/16、playtest 213、guide 132、engine-voice 19）

web/server/hunt-room.js：S5 协作人声包（真人座位角色接线/呼喊邻座代答/help 优先）、 S7 难度重构（4 人房波次 ×4/3 waveCounts、齐压拍 alignPincers、bot 让位窗 mobYielded 2s、双轴评级 gradeForEx：S=耐久≥9 且 ≥2 人各 6 杀）、喊话预算 2→3
web/hunt/game.js：S1 下滑恒出击+菜单收窄到波间、S2 冷却首拦震+就绪 beat 震、 S3 0 杀不播 kill_band0、S4 看门狗重定义、S5③ help 永不丢、S6 后半平面 loop 低通 750Hz 第二线索、S8 教学作答步跳过保护、S9 状态链按变化播
web/harness/hunt-sim/（新研究设施，可复用）：arena.mjs 编排器 + sim-client.mjs （game.js 行为移植）+ brain.mjs（人设大脑）+ recorder.mjs（感知转写）+ ws.mjs/assets.mjs

研究档案（research/hunt-sim/）

00-plan.md 研究章程｜ brain-config-schema.md 配置契约
players/：10 人配置+策略+逐局去留决策+终评+退游者重访（全部 LLM 亲笔）
rounds/：v1 三轮 + v2 两轮，每人每局 percept.md 感知转写 + events.jsonl 全量事件流
- 按房 match.json（含方位混淆账）
analysis/01-04：数值/音频信息/协作/上手留存四视角报告
synthesis.md：S1-S9 裁定｜ metrics.md / metrics-v2.md：两版对比总账

4. 方法论沉淀（对「做吸引人的音频游戏」的可复用结论）

「程序化拟人身体 + LLM 玩家灵魂」三层架构经实测成立：感知层逐字节移植客户端音频调度（信息流可信）、配置层由 LLM 按人设亲笔校准（短板真实）、主观层由 LLM 读感知转写判去留（「愿意玩」可量化为决策点留存率）。
去留决策点是最硬的产品指标：比评分诚实（P05 的「第三局白给 S 就删」当场兑现与当场解除，都在转写里对得上账）。
修「怎么被对待」比修玩法更能救人：v2 里零杀玩家的去留反转（P08/P04）全部来自羞辱链下架与看门狗重定义——玩法没变，尊严变了。
信息可学性是纯音频游戏的生命线：N/S 判读从 63%→75% 靠的不是教学而是把单线索（响度）变双线索（响度+音色）——「玩家自己破案」（P10 语）比「教出来」更留人。
模拟的盲区也明确：听感层（音色美感/响度平衡）与真实人类的学习迁移仍需真机人耳；营地零损耗这类「数值吞吐」问题模拟可以精确复现，但最优修法参数要在模拟与 balance-scan 之间迭代。

5. v3 迭代清单（按优先级，数据见 metrics-v2.md 遗留节）

难度穿透（P05 判决条件：营地要掉血）：齐压拍 2-3 组/波、后波 wolfEta 8→7s、总量 +15%；balance-scan 扩 bot4/opt4 档验收（目标：专家房余耐久带 4-8）。
真人房参与真空（P04/P09）：分层匹配（join.skill）+ 保底猎物（防区优先窗对真人的可听化版本）。
喊话情报分级投递（P02 新报占线挤掉开始伤情报）。
TTS 批次：tut_back 教学补身后期、kill_band0 正向改写、波间战报句。
P06 的 v3 愿望清单：报点手势、波间队友战报、喊话零丢包。

6. 复现命令

# 全量回归
tools/node/bin/node --test web/server/test/hunt-sim.test.mjs
tools/node/bin/node web/hunt/test/playtest.mjs
# 平衡扫描（难度参数验证）
tools/node/bin/node web/server/test/hunt-balance-scan.mjs 8
# 再开一轮 10 人模拟（复测协议见 00-plan §6）
tools/node/bin/node web/harness/hunt-sim/arena.mjs <轮名> --quick

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