Eines davon heißt Parzival.
Parzival ist inzwischen Browser-Rollenspiel, KI-Labor und eine ziemlich praktische Antwort auf eine Frage, die mich schon eine Weile beschäftigt: Was passiert eigentlich, wenn man Sprachmodelle nicht nur Texte erzeugen lässt, sondern sie in eine Welt setzt, in der Aussagen Folgen haben, Figuren Erinnerungen besitzen und das Modell eben nicht über alles entscheiden darf?
Angefangen hat es woanders
Der Weg dorthin war nicht besonders geradlinig.
Bei Experimenten rund um Heimautomatisierung und Home Assistant bin ich unter anderem auf MCP – das Model Context Protocol – gestoßen. Die interessante Idee daran war weniger irgendein konkreter Server als das Prinzip dahinter: Ein Sprachmodell muss nicht nur antworten. Man kann ihm Werkzeuge und klar begrenzte Fähigkeiten geben, über die es mit seiner Umgebung interagiert.
Parallel fiel mir beim Ausprobieren verschiedener Modelle immer stärker etwas auf, das man etwas salopp als unterschiedliche Persönlichkeiten von Modellfamilien bezeichnen könnte.
Das ist natürlich keine Persönlichkeit im menschlichen Sinn. Aber verschiedene Modelle unterscheiden sich durchaus darin, wie sie Probleme angehen, wie vorsichtig oder kreativ sie reagieren, wie sie mit Unsicherheit umgehen und wie stabil sie eine Rolle oder einen Kontext verfolgen.
Irgendwann lag deshalb die Frage nahe: Warum eigentlich immer nur Chatfenster?
Was passiert, wenn unterschiedliche Modelle Figuren verkörpern, Erinnerungen aufbauen, Gerüchte hören, einander widersprechen und mit einer Welt interagieren, deren Regeln außerhalb des Modells liegen?
Aus dieser Spielerei wurde Parzival.
Ein Rollenspiel – aber gleichzeitig ein Versuchsaufbau
Auf den ersten Blick ist Parzival zunächst einmal ein kleines Fantasy-Rollenspiel im Browser.
Man bewegt sich durch prozedural erzeugte Ebenen, trifft Händler und andere Bewohner, findet Orte, kämpft, entdeckt Hinweise und spricht mit Figuren. Die Welt entsteht weitgehend deterministisch aus einem Seed; gespeichert werden hauptsächlich die Veränderungen, die tatsächlich während des Spiels entstehen.
Interessant wird das Projekt für mich aber bei den Bewohnern.
NPCs besitzen Beziehungen, Erinnerungen und eigenes Wissen. Frühere Begegnungen können verdichtet und später passend zum aktuellen Gespräch wieder hervorgeholt werden. Figuren können etwas glauben, ohne dass es deshalb objektiv wahr wird. Sie können Aussagen anderer übernehmen, anzweifeln oder weitertragen.
Das klingt zunächst nach einer kleinen Unterscheidung. Tatsächlich gehört sie inzwischen zu den wichtigsten Grundideen des Projektes:
Eine Aussage ist kein Fakt. Ein Glaube ist keine Wahrheit. Und ein Sprachmodell ist nicht die Spiel-Engine.
Wenn ein Modell beispielsweise entscheidet, dass ein Händler einem Gerücht glaubt, darf es diesen Glauben vorschlagen. Ob und wie daraus ein dauerhafter Zustand entsteht, entscheidet aber die Anwendung nach ihren eigenen Regeln.
Damit lassen sich Dinge ausprobieren, die mit einem klassischen Chatbot nur schwer sichtbar werden.
Was passiert mit einem Gerücht, wenn mehrere Figuren es weitererzählen? Wie verändert sich eine Geschichte dabei? Wann wird aus einzelnen Beobachtungen etwas, das für die ganze Welt bedeutsam ist? Und wie lässt sich im Nachhinein noch nachvollziehen, warum eine Figur überhaupt etwas glaubt?
Die Welt beginnt, sich selbst zu erinnern
Aus den ursprünglichen NPC-Dialogen ist deshalb inzwischen ein ganzes Weltgedächtnis entstanden.
Gespräche können strukturiertes Wissen erzeugen. Gerüchte können sich verbreiten. Bücher werden aus bereits vorhandenem Weltwissen geschrieben. Wird ein solches Buch später verbrannt, ist es nicht einfach nur verschwunden: Seine Zerstörung kann selbst zu einem Ereignis der Weltgeschichte werden.
Auch Gegenstände sollen langfristig stärker aus ihrer eigenen Geschichte entstehen. Eine besondere Waffe wäre dann nicht deshalb besonders, weil irgendwo in einer Tabelle „legendär“ steht, sondern weil sie eine nachvollziehbare Vergangenheit besitzt.
Ein weiterer Schritt war, NPCs auch dann ein begrenztes Eigenleben zu ermöglichen, wenn gerade kein Spieler mit ihnen spricht. Solche Abläufe sind bewusst eingeschränkt und abschaltbar. Ein NPC kann beispielsweise ein Gerücht wahrnehmen und daraus eine neue Überzeugung entwickeln – aber auch hier bleiben Weltzustand und objektive Fakten unter Kontrolle der Engine.
Damit verschiebt sich Parzival langsam von einem Spiel mit KI-Dialogen zu einer kleinen Simulation, in der Sprachmodelle nur ein Bestandteil sind.
KI dort einsetzen, wo sie etwas kann
Gerade dabei ist eine zweite Frage immer wichtiger geworden: Wo braucht man überhaupt ein großes Sprachmodell?
Nicht jede Entscheidung rechtfertigt einen teuren LLM-Aufruf.
Pfadfindung, Spiellogik, Zustände, Zeitabläufe oder viele Entscheidungen über Weltwissen lassen sich zuverlässiger und günstiger klassisch lösen. Andere Aufgaben profitieren dagegen enorm von einem Sprachmodell – etwa Interpretation, Dialog, Zusammenfassung oder das Formulieren von Lore.
Dazwischen liegt ein zunehmend interessantes Feld: kleine Modelle oder sogenannte Decision Models, die nicht unbedingt Text schreiben, sondern Wahrscheinlichkeiten liefern könnten. Etwa für Fragen wie: Wie plausibel ist es, dass diese Figur einem Gerücht glaubt? Ist diese Beobachtung relevant genug, um dafür überhaupt ein großes Modell aufzurufen?
Parzival ist deshalb inzwischen genauso ein Versuch über Arbeitsteilung zwischen klassischer Software und KI wie über Rollenspiel.
Das Modell soll dort Freiheit bekommen, wo diese Freiheit etwas beiträgt – und möglichst wenig dort, wo Determinismus die bessere Lösung ist.
Und nebenbei verändert sich auch die Entwicklung selbst
Interessanterweise bleibt das Experiment nicht auf das Spiel beschränkt.
Bei der Arbeit an Parzival sind mit der Zeit immer mehr Regeln und Arbeitsweisen entstanden: Entscheidungen dokumentieren, bestehende Konzepte prüfen, vor Änderungen den aktuellen Stand rekonstruieren, wichtige Erfahrungen dauerhaft festhalten und wiederkehrende Fehler nicht jedes Mal neu entdecken.
Coding-Agenten begannen dadurch zunehmend konsistenter zu arbeiten.
Daraus ist inzwischen ein eigenes Nebenprojekt entstanden, das vorläufig Methusalem heißt.
Die Idee dahinter ist, solche Erfahrungen nicht an ein einzelnes Projekt oder ein bestimmtes KI-Modell zu binden. Aus einzelnen Arbeitssitzungen sollen allgemeine Heuristiken entstehen können: Was hat funktioniert? Welche Annahme war falsch? Welche Regel wurde mehrfach bestätigt? Wann sollte ein Agent nachfragen, wann kann er selbständig weiterarbeiten?
Wenn Parzival untersucht, wie eine künstliche Figur Erinnerungen und Überzeugungen in einer Welt entwickeln kann, betrachtet Methusalem gewissermaßen die andere Seite: Wie kann ein KI-Werkzeug aus der Zusammenarbeit selbst lernen, ohne daraus ein unkontrollierbares Regelwerk zu machen?
Beide Projekte sind getrennt. Dass sie sich gedanklich berühren, ist allerdings kaum noch zu übersehen.
Kein fertiges Spiel – und genau deshalb interessant
Parzival ist noch lange nicht fertig.
Das soll es im Moment auch gar nicht sein.
Es gibt inzwischen Accounts, Charaktere, Kampf, Handel, prozedurale Ebenen, NPC-Beziehungen, Erinnerungen, Weltwissen, Gerüchte, Bücher, Artefakte, Gruppenkommunikation und erste autonome Abläufe. Gleichzeitig stehen viele Dinge weiterhin auf der Liste, werden verworfen, umgebaut oder zunächst nur als Experiment getestet.
Gerade darin liegt für mich inzwischen der eigentliche Reiz des Projekts.
Es geht nicht darum, möglichst schnell „KI“ auf möglichst viele Funktionen zu schreiben. Interessanter ist die Frage, welche Aufgaben man einem Modell sinnvoll übertragen kann, wo man ihm Grenzen setzen sollte und was geschieht, wenn mehrere dieser Bausteine über längere Zeit miteinander wechselwirken.
Aus einem kleinen Browser-RPG ist damit nach und nach ein ziemlich großes Labor geworden.
Und das Labor sieht inzwischen verdächtig nach einer eigenen Welt aus.
Wer tiefer hineinsehen möchte, findet auf Parzival selbst nicht nur das Spiel, sondern auch technische Hintergründe, Experimente, Bilder und Artikel zu einigen der Fragen, die während der Entwicklung entstanden sind.
Hier auf ByteBeardLabs werde ich künftig gelegentlich einen Schritt zurücktreten und eher darauf schauen, was aus diesen Experimenten insgesamt geworden ist – und wohin sie sich entwickeln.