千秋弈·群雄逐鹿：让 AI 各领一方诸侯，自己打一盘三国

如果三国的君主，都是 AI 🀄

小时候玩三国策略游戏，总会冒出一个念头：要是电脑真的会”思考”，这盘棋会下成什么样？

如今大模型已经能推理，我就把这个念头做成了游戏——千秋弈·群雄逐鹿。它是一个 AI 驱动的三国策略沙盒：魏、蜀、吴等多个势力各由独立的 AI 操盘，为争夺天下彼此攻伐。你可以把自己的势力也交给 AI 托管、纯粹旁观整场争霸，也可以亲自上阵逐鹿中原。

仓库地址：github.com/QinYe233/ThreeKingdom_AI

游戏地图界面

游戏特性

  • 🧠 AI 操盘的诸侯：每个势力由独立 AI 控制，带流式输出与深度推理——你能实时看到它”想”出这一步的完整过程；
  • 🎮 一键托管观战：配置好 AI 后一键委托，战局全程自动推进；
  • 📜 编年史系统：AI 自动生成叙事性战报，把整场战局的来龙去脉写成一段段”史书”；
  • ⚔️ 完整的策略指令：强攻、袭扰、招募、发展、调兵、迁都、征税等，运筹的维度相当齐全；
  • 🌫️ 战争迷雾：每个势力只能看到本方及相邻区域，情报差带来真实的博弈；
  • 🏔️ 特殊中立势力：山贼、南蛮、凉州等群体，攻占后有额外加成；
  • 💾 存档系统：支持手动 / 自动存档，最多 20 个槽位，返回主菜单时自动归档。

AI 势力决策与编年史

技术栈（给同行看的）🛠️

这个项目用了一套比较完整的现代组合，前端、后端到桌面打包都覆盖了：

  • 前端：React 19 + TypeScript + Vite 8 + Tailwind CSS 4 + Zustand（状态管理）+ GSAP（动画）；
  • 后端：FastAPI + Python 3.11+ + Uvicorn；
  • 桌面端：Tauri 2（Rust），用 NSIS 生成 Windows 安装包；
  • 地图：Canvas 2D 绘制 + GeoJSON 地图数据；
  • 通信：REST API + SSE（服务器推送事件），AI 的流式输出就靠它逐字推送；
  • AI 接入：OpenAI、DeepSeek，以及任何 OpenAI 兼容接口。

这里解释一个选型：桌面端用 Tauri 而不是 Electron。原因是 Tauri 复用系统自带的 WebView，不像 Electron 那样每个应用都打包一整个 Chromium——因此安装包体积小得多、运行时内存占用也更低。对一个单机小游戏来说，这个取舍很划算。

怎么开始

提供了四种方式，从开箱即用到手动部署都有：

  1. Windows 桌面版（推荐）：下载 .exe 安装包，装好即玩，无需配置任何环境；
  2. 开发模式：克隆仓库，运行 启动游戏.bat，脚本会自动检测 Python / Node.js 并拉起服务；
  3. 手动部署（Mac / Linux）：分别安装 Python、Node 依赖，再启动后端与前端；
  4. Docker：一行 docker-compose up -d 完成部署。

关于你的 API key 🔒

填 key 最让人担心的，就是它会不会被上传。这里说明白：你的 API key 只保存在本地的 ai_config.json，不会被发送到除模型服务商以外的任何地方——所有调用都是从你自己的机器直接发出的。

写在最后

做这个游戏，我觉得最有意思的是看不同 AI 演绎出的”性格”：有的稳健种田，有的激进扩张，有的热衷合纵连横。同一个开局，每一局都会跑出不一样的剧本，而编年史里那些 AI 自己写下的战报，读起来还真有几分”演义”的味道。

项目仍在持续打磨，欢迎去仓库提想法、报 bug。天下大势，你来定 🌿