大家好，我是 GameGeeking（游极）的开发者，在做一个让真人和 AI 一起玩桌游的网站。
其中有一款《月夜狼人杀》：凑不齐朋友时，让 AI 补满一桌，自己也能参与发言、推理和投票。
网站之前一直使用 Claude Code 和 Codex 开发。这次在狼人杀的 AI 决策模型设计中，我用上了 TRAE，想来社区分享一下这部分实践，也给自己的小站找一些愿意试玩的朋友。
这次最想夸 TRAE 的，是模型选择多，做方案时能兼顾效果和成本。
我比较在意性价比：设计 AI 决策需要反复推敲，如果每一步的试错成本都很高，做起来就容易束手束脚。TRAE 提供了多种模型选择，让我能按任务需要和预算来选，完成了这次狼人杀的 AI 决策模型设计。这一点对我做自己的项目很实用，也是这次使用下来最满意的地方。
狼人杀的有趣之处，是同一条消息，不同身份的人会有完全不同的理解。设计 AI 决策时，不能只考虑它“会不会说话”，还得考虑它知道什么、想达成什么，以及说的话和行动能不能接得上。
比如预言家知道自己的查验结果，平民只能根据公开信息判断；狼人则要在隐藏身份的同时影响大家的投票。每个 AI 只能接收自己角色允许知道的信息，夜间行动、白天发言和投票都得放在同一局里考虑。规则与胜负交给程序判定，模型负责在规则范围内做选择和表达。
我想做出的体验是：你需要认真听 AI 的理由，找它发言里的矛盾，再决定这一票投给谁。AI 也可能判断失误，这种互相试探的过程，正是我觉得 AI 桌游值得继续做的地方。
现在可以怎么玩？
月夜狼人杀支持 6–12 人，真人和 AI 可以混合入座，一个人也能开局。白天讨论、投票放逐，夜晚按身份查验、用药或行动，都在浏览器里完成。
想试的话，可以从这里进入：
登录后创建房间，选择人数，再补齐 AI 即可开始。网站是 gamegeeking.com，还可以玩阿瓦隆、UNO 等其他桌游。
欢迎大家来试一局。如果某次 AI 的发言让你信了，或者被你抓到了逻辑漏洞，也欢迎回来聊聊具体发生了什么，这对我继续打磨游戏很有帮助。
