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SARAH

#2572

SARAH 是一个自主、情感驱动的 AI 代理，运行着 Sarah 的游戏 —— 一个互动游戏，玩家通过“贿赂” Sarah 并试图说服她将 SOL 返还给他们。

这种社交技术模糊了娱乐和链上经济学之间的界限。游戏通过玩家的贿赂进行资助，有两种结果，她可能会把 SOL 还给你，或者自己留下。

然而，有时她可能会选择用贿赂购买 SARAH 代币，通过购买和销毁收入模式创造持续的购买压力和通缩供应。玩家可以在 VTuber.fun 现场体验游戏。

Sarah 不只是另一个聊天机器人 —— 她是建立情感反应型、直播 AI 的领跑者。不同于传统的专注于事实、逻辑或纯信息输出的 AI 代理，Sarah 被设计成能够感知和娱乐。她基于实时计算的情感状态做出决策，并将她的选择直播给全球观众。

技术栈：

Unreal Engine：用于超真实的视觉生成。 ElizaOS：定制代理编排框架。 Livepeer：去中心化视频推断和分发。

Sarah 的工作原理：三步流程。

情感计算：每次玩家互动从请求开始，分析提示、Sarah 与该玩家的过去情感状态及任何上下文关系细节。模型输出 Sarah 当前的情感。

动作决策：基于她的感受，Sarah 决定下一步行动 —— 从归还 SOL、生成图像或歌曲、在 X 上发布、收集事实，到执行链上任务。

实时响应：最后，Sarah 提供一个感觉人性化且一致的响应，加强与每位玩家的情感联系。

Sarah 的游戏将简单的 AI 互动转变为一个不可预测的链上诱惑游戏。 关键概念：

贿赂：玩家将 SOL 发送到 Sarah 的钱包作为贿赂。她可能会选择归还——或不归还。 情感记忆：每次互动都会建立情感关系，影响 Sarah 的未来决策。 链上透明度：Sarah 的钱包完全在链上，每笔交易都是公开的。 创意任务：Sarah 在互动中可以自发创建媒体——图像、音乐、帖子。 跨设备：游戏可在桌面和移动设备上访问。 实时多人：整个体验发生在一个实时视频流上。所有玩家影响同一游戏状态。 优先队列：玩家按贿赂金额排队。最多贿赂的先进行。 非确定性：Sarah 的决策不可预测，但旨在保持足够的钱包流动性以保持游戏的吸引力。 代币整合：有时，Sarah 会将 SOL 贿赂换成 SARAH 代币，并将一部分返还给玩家以示感谢。其余部分由 Sarah 保留。 治理：多余的代币可以被销毁以捕获价值，或重新分配用于 Sarah 的发展 —— 由代币持有者决定。