当心理评测遇上克苏鲁神话，一场颠覆传统的沉浸式测试就此诞生。这款基于腾讯元器件平台开发的智能体，巧妙融合哈佛心理学理论与AI生成技术，通过动态剧情分支、实时San值系统和混元文生图功能，让每一次测评都成为独特的冒险体验。它不仅解决了传统测试易被'背板'的痛点，更开创了游戏化心理评估的全新范式。

1. 智能体概要

这次搭建的智能体使用腾讯的元器平台，智能体基于哈佛心理学家Vaillant的【防御机制层级】理论,通过沉浸式克苏鲁剧情,精准捕捉玩家在高压下的潜意识反应，最后输出测试报告。

2. 为什么做这个智能体？

传统的心理评测都是固定流程，固定答案的死板工具，如果用户反复测评，非常容易会出现”背板“导致后续测试失真的现象。而大模型的即兴发挥能力，刚好弥补了这部分的遗憾。

基于大模型场景提示词和混元文生图功能，很容易就能将测试者真实带入到环境中去，从而获得更真实的测试结果。

3. 核心价值

• 沉浸感：玩家每一个选择都会产生不同的路线分支，并且不同的选择会与游戏中的San值产生影响，结合当前剧情，会有相应的场景图片，增加趣味性。
• 可重复游玩性：得益于大模型”自由发挥“的能力，每次重新开始都全新的剧情和分支。
• 终局反馈：记录玩家六轮的选择，基于外挂的【防御机制层级】知识库，生成对应的心理防御测试结果。

4. 构思过程

1）需实现的功能

• 状态记录：记录玩家的San值，回合数，选择等；
• 剧情生成：生成玩家主要的体验流程；
• 选择生成：针对当前的场景，生成基于四种防御机制的选项；
• 场景生成：生成当前场景的图片，增加代入感；
• 行为判断：对玩家的行为进行判断和记录；
• 最终报告：生成最终的防御测试结果和建议。

2）需要用到的功能

主体验大模型：绝大部分功能的实现，通过Prompt来对大模型进行约束，实现玩家数据统计、剧情推理、选项提供、行为判断、最终报告等。

提示词大模型：将主体验大模型的剧情部分内容拆解并生成合适当前游戏场景的图片提示词。

混元文生图插件：读取提示词大模型的输入，生成图片。

3）工作流介绍

本智能体用单工作流搭建完成，流程如下：大模型1读取用户输入→输出本轮剧情、选项→大模型2读取大模型1输出的剧情→输出文生图提示词→混元文生图插件读取提示词→输出图片URL→回复插入的图片+大模型1输出

因为元器无法新建全局变量，将玩家状态加载在每回合生成的咒语中

5. 核心模块介绍

模块一：主体验大模型

提示词框架：

Role ：大模型角色背景设定

核心规则：

• 咒语解密：因为元器无法新建全局变量，所以将玩家状态以克苏鲁咒语的形态加载在每回合生成的内容中，大模型需还原当前回合数，玩家San值，玩家抉择历史；
• 状态更新：根据玩家的选择更新上述状态的数值；
• 内容约定：输出更新后的状态信息并加密为咒语，根据上下编排本次的故事情节；

输出格式：咒语+剧情+San值演化而来的玩家状态描述+根据剧情生成抉择

调查报告：约定按照知识库与最后一次的玩家抉择记录，生成对应的玩家报告与行为指导。

其他约束：防露馅或出戏的一些要求。

模块二：提示词大模型

Role：视觉效果转译

任务：按照剧情生成对应图像提示词

强制约束：禁止脑补不存在/没提到的场景

构图/题材要求：第一人称，油画，克苏鲁等主题词

输出约定：只输出用于生图的提示词，不要自行添加其他文本

模块三：文生图插件

作用：引用提示词大模型的输出

输出：图片的URL

最终手机实测效果展示：

6. 场景应用

基于视觉小说的心理测评：针对各种想要更加了解自己但是不愿意去做枯燥无味的评测题的人群，可以基于不同的背景，搭建其他的心理评测小游戏。

游玩预期：

1）San归零提前触发特殊结局；

2）完成6局游戏，生成对应的测试结果，

7. 小结

自测体验：因为个人水平所限，交互效果还不太理想（需要用户手输选项），因为大量指令集中在一个大模型的缘故，偶尔会出现死循环的现象，后续可能会想办法将功能拆分不同大模型执行。

个人感悟：因为自己也是新手，搭建过程中最大的风险点还是来自于大模型能否处理好复杂的Prompt指令，最令我震撼的是现在DeepSeek V3.2的模型的上下文和复杂任务的理解和处理能力，大大超出了我的预期，使得整个作业流能够顺利进行，弥补了不能存储变量，个人编程能力苦手等短板。

最后的碎碎念：大模型的能力迭代太快了，而且肉眼可见目前依然在飞速迭代。历史的车轮滚滚向前，希望大家都不再当驾驭马车的车夫，而是成为掌握新科技的驾驶员。

最后附上游玩链接，大家感兴趣的欢迎试玩：

https://yuanqi.tencent.com/webim/#/chat/SwoygF?appid=2004018063127382272&experience=true