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NVIDIA ACE e PUBG Ally di KRAFTON mostrano perché i compagni di squadra IA utili necessitano di più di un singolo modello: il controllo rapido del gameplay e il ragionamento linguistico più lento sono compiti diversi.\u003C\u002Fp>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--info my-6 rounded-xl border p-5 border-blue-300 bg-blue-50 dark:border-blue-900 dark:bg-blue-950\u002F20\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">Risposta diretta\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">\u003Cstrong>L'architettura più forte per un compagno di squadra IA non è "l'LLM controlla tutto".\u003C\u002Fstrong> PUBG Ally separa il gameplay reattivo veloce dal ragionamento deliberato. Uno strato di albero comportamentale gestisce movimento e combattimento a livello di riflessi, mentre un piccolo modello linguistico interpreta l'intento del giocatore, lo stato di gioco in tempo reale e il coordinamento di livello superiore.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--note my-6 rounded-xl border p-5 border-gray-300 bg-gray-50 dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\u002F40\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">Il modello utilizzato in questo articolo\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">Il modello Two-Speed Game Agent e l'Action Authority Boundary di seguito sono framework pratici di Figure Rocks ispirati all'architettura descritta pubblicamente per NVIDIA ACE e PUBG Ally. Non sono terminologia ufficiale di NVIDIA o KRAFTON.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Cnav class=\"editorjs-toc\" data-editorjs-toc=\"true\" aria-label=\"Contenuti\">\u003Cstrong class=\"editorjs-toc__title\">Contenuti\u003C\u002Fstrong>\u003Col class=\"editorjs-toc__list editorjs-toc__list--depth-0\">\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-5\" class=\"editorjs-toc__link\">Perché un solo modello IA non dovrebbe gestire l'intero personaggio\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-9\" class=\"editorjs-toc__link\">PUBG Ally utilizza un'architettura a due velocità\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-13\" class=\"editorjs-toc__link\">Il modello Two-Speed Game Agent\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-16\" class=\"editorjs-toc__link\">Lo stato di gioco in tempo reale è ciò che rende utile il modello\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-21\" class=\"editorjs-toc__link\">Il confine dell'autorità d'azione\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-26\" class=\"editorjs-toc__link\">Perché il ragionamento guidato dagli eventi batte il polling costante del modello linguistico\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-30\" class=\"editorjs-toc__link\">Il filtro di attivazione delle decisioni\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-32\" class=\"editorjs-toc__link\">L'inferenza sul dispositivo cambia lo spazio di progettazione\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-36\" class=\"editorjs-toc__link\">L'inferenza dell'IA ora compete con il rendering\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-40\" class=\"editorjs-toc__link\">Il budget di risorse per l'AI nei giochi\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-42\" class=\"editorjs-toc__link\">Perché i modelli piccoli hanno senso all'interno dei giochi\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-46\" class=\"editorjs-toc__link\">RAG e strumenti risolvono problemi diversi\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-50\" class=\"editorjs-toc__link\">Cosa fanno ancora meglio gli NPC tradizionali\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-55\" class=\"editorjs-toc__link\">Il ciclo di affidabilità dell'agente\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-58\" class=\"editorjs-toc__link\">Perché il parlato naturale rende gli errori più convincenti\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-62\" class=\"editorjs-toc__link\">Gli agenti di gioco multilingue stanno diventando pratici\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-66\" class=\"editorjs-toc__link\">Cosa cambierebbe questa risposta?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-69\" class=\"editorjs-toc__link\">Limitazioni\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-72\" class=\"editorjs-toc__link\">Conclusione\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-76\" class=\"editorjs-toc__link\">FAQ\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-78\" class=\"editorjs-toc__link\">Glossario\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli class=\"editorjs-toc__item\">\u003Ca href=\"#section-80\" class=\"editorjs-toc__link\">Fonti primarie\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>\u003C\u002Fnav>\n\u003Ch2 id=\"section-5\">Perché un solo modello IA non dovrebbe gestire l'intero personaggio\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Un personaggio di gioco moderno deve risolvere diversi problemi su scale temporali radicalmente diverse.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Potrebbe dover evitare un ostacolo in millisecondi, reagire a spari vicini, seguire un comando del giocatore, decidere se saccheggiare, spiegare un piano in linguaggio naturale e ricordare ciò che il giocatore ha chiesto in precedenza.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Cercare di forzare tutto questo attraverso un unico ciclo di modello linguistico crea un disallineamento temporale. Il modello è bravo nel ragionamento semantico e nella pianificazione, ma il controllo in tempo reale spesso necessita di logica deterministica che possa reagire ad ogni tick di gioco.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-9\">PUBG Ally utilizza un'architettura a due velocità\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>KRAFTON descrive PUBG Ally come un compagno di squadra IA co-giocabile alimentato da NVIDIA ACE. Il sistema combina la voce del giocatore, lo stato della partita in tempo reale, un piccolo modello linguistico e la logica di controllo lato gioco.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Secondo il deep dive tecnico di NVIDIA, l'architettura separa un albero comportamentale System 1 da un modello linguistico System 2. L'albero comportamentale gestisce il gameplay reattivo veloce come movimento e combattimento, mentre il modello linguistico gestisce il ragionamento deliberato, la comunicazione e il coordinamento.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Questa separazione è uno dei pattern di progettazione più importanti nell'IA di gioco in tempo reale perché dà a ciascun sottosistema l'autorità sul lavoro che è effettivamente adatto a svolgere.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-13\">Il modello Two-Speed Game Agent\u003C\u002Fh2>\n\u003Csection class=\"editorjs-process my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Come un compagno di squadra IA pratico può dividere il lavoro\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 xl:grid-cols-3 gap-4\">\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">1\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">1. Percezione e osservazione\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Il gioco espone lo stato rilevante in tempo reale come posizione, inventario, minacce, oggetti vicini e richieste del giocatore.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">2\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">2. Ragionamento deliberato\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Il modello linguistico interpreta l'intento, sceglie un obiettivo, pianifica e decide quale strumento o classe di azione invocare.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">3\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">3. Passaggio di azione\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">La decisione di alto livello viene convertita in comandi strutturati lato gioco.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">4\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">4. Esecuzione reattiva\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Alberi comportamentali o altri controller deterministici gestiscono movimento, combattimento, navigazione e reazioni a livello di riflessi.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">5\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">5. Ri-osservazione\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">L'agente legge lo stato di gioco modificato e aggiorna il suo piano quando il mondo non corrisponde più alle ipotesi precedenti.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Csection class=\"editorjs-comparison my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">System 1 vs System 2 in un agente di gioco\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"overflow-x-auto\">\u003Ctable class=\"w-full border-collapse\">\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Strato reattivo veloce\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Strato di ragionamento deliberato\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Scala temporale\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Compiti tipici\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Se è troppo lento\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Stile di controllo migliore\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-16\">Lo stato di gioco in tempo reale è ciò che rende utile il modello\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Il modello di PUBG Ally non ragiona solo dal dialogo. NVIDIA afferma che il motore di gioco espone lo stato della partita in tempo reale all'agente attraverso strumenti di osservazione rappresentati come descrizioni testuali.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Questo è importante perché un compagno di squadra deve sapere cosa sta succedendo ora: cosa ha detto il giocatore, quali oggetti esistono nelle vicinanze, da dove proviene il pericolo e se il piano precedente è ancora valido.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Questo è lo stesso principio di affidabilità che si applica a qualsiasi assistente di gioco: la conoscenza generale del gioco non è sufficiente quando l'azione corretta dipende dallo stato attuale della sessione.\u003C\u002Fp>\n\u003Caside class=\"editorjs-referral my-6\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ffigure.rocks\u002Fit\u002Fblog\u002Fyour-game-assistant-knows-the-game-but-does-it-know-your-game-state\" class=\"flex flex-col sm:flex-row gap-4 rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4 transition hover:border-primary-500\">\u003Cdiv class=\"min-w-0 flex-1\">\u003Cstrong class=\"block text-lg text-gray-900 dark:text-gray-100\">Il tuo assistente di gioco conosce il gioco — Ma conosce il tuo stato di gioco?\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"mt-2 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Perché la salute attuale, l'inventario, i flag delle missioni, i cooldown e altri stati dinamici determinano se i consigli di gioco dell'IA sono effettivamente validi.\u003C\u002Fp>\u003Cspan class=\"mt-3 inline-flex text-sm font-medium text-primary-600 dark:text-primary-400\">Leggi la guida sullo stato di gioco →\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Faside>\n\u003Ch2 id=\"section-21\">Il confine dell'autorità d'azione\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Un agente di gioco in tempo reale utile necessita di un confine chiaro tra ciò che il modello può decidere e ciò che il motore di gioco può effettivamente eseguire.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Il modello può scegliere un obiettivo come \"spostati al riparo\", \"saccheggia munizioni\", \"segui il giocatore\" o \"ingaggia quel nemico\". Il controller lato gioco dovrebbe poi tradurre quell'intento in azioni legali e limitate che rispettino navigazione, animazione, cooldown, fisica e regole di gioco.\u003C\u002Fp>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--success my-6 rounded-xl border p-5 border-emerald-300 bg-emerald-50 dark:border-emerald-900 dark:bg-emerald-950\u002F20\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">Il pattern di sicurezza\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">Lascia che il modello scelga tra \u003Cstrong>intenzioni autorizzate\u003C\u002Fstrong>. Lascia che il motore esegua solo \u003Cstrong>azioni di gioco validate\u003C\u002Fstrong>.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Csection class=\"editorjs-comparison my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Controllo dell'agente buono vs pericoloso\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"overflow-x-auto\">\u003Ctable class=\"w-full border-collapse\">\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Architettura limitata\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">Architettura illimitata\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Movimento\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Combattimento\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Inventario\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Parlato\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-26\">Perché il ragionamento guidato dagli eventi batte il polling costante del modello linguistico\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Il ciclo del modello di PUBG Ally è descritto come guidato dagli eventi. Può essere attivato dal giocatore che parla o da eventi rilevanti nel gioco.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Questo è più efficiente che chiedere al modello di ripensare l'intero mondo ad ogni frame. La maggior parte dei frame non richiede una decisione strategica.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Un buon sistema di trigger chiama il modello linguistico quando la semantica conta: arriva un nuovo ordine, una minaccia cambia il piano, un obiettivo è completato, un oggetto diventa rilevante o il piano attuale fallisce.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-30\">Il filtro di attivazione delle decisioni\u003C\u002Fh2>\n\u003Csection class=\"editorjs-process my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Quando dovrebbe svegliarsi il modello linguistico?\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 xl:grid-cols-3 gap-4\">\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">1\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Intento del giocatore cambiato\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Una nuova richiesta parlata o testuale richiede interpretazione.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">2\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Piano invalidato\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Il bersaglio è scomparso, il percorso è fallito, l'oggetto non c'è più o il combattimento ha cambiato la situazione.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">3\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Traguardo di alto livello raggiunto\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Il personaggio è arrivato, ha saccheggiato, si è curato o ha completato un sotto-obiettivo pianificato.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">4\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Nuova osservazione importante\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Appare una nuova minaccia, risorsa o opportunità strategica.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">5\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Conversazione necessaria\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">L'agente dovrebbe confermare, spiegare o chiedere chiarimenti.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">6\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Altrimenti rimani reattivo\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Lascia che i controller di basso livello continuino senza inutili inferenze del modello.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-32\">L'inferenza sul dispositivo cambia lo spazio di progettazione\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>NVIDIA ACE è progettato attorno all'inferenza sul dispositivo e alle opzioni cloud. Per PUBG Ally, NVIDIA afferma che il piccolo modello linguistico viene eseguito localmente sulla GPU del giocatore.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>L'architettura pubblicata utilizza un modello Mistral-NeMo-Minitron da 2 miliardi di parametri progettato per adattarsi allo spazio VRAM rimanente dopo che PUBG stesso è in esecuzione.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Questo è un vincolo non banale. L'IA di gioco non può semplicemente consumare tutta la memoria GPU o la potenza di calcolo disponibile perché il carico di lavoro grafico ha ancora la priorità.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-36\">L'inferenza dell'IA ora compete con il rendering\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Questo crea un nuovo problema di risorse per i giochi: la grafica e l'inferenza AI potrebbero condividere la stessa GPU.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>L'SDK In-Game Inferencing di NVIDIA è progettato per pianificare modelli AI locali insieme ai carichi di lavoro grafici. Il suo scopo non è solo eseguire modelli, ma farlo senza distruggere il budget di frame-time del gioco.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ciò significa che le future analisi delle prestazioni potrebbero dover misurare non solo DLSS, ray tracing e utilizzo della VRAM, ma anche il costo dell'inferenza locale degli NPC.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-40\">Il budget di risorse per l'AI nei giochi\u003C\u002Fh2>\n\u003Cdiv class=\"overflow-x-auto\">\u003Ctable class=\"w-full border-collapse\">\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-2 text-left font-semibold\">Risorsa\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-2 text-left font-semibold\">La grafica ne ha bisogno per\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-2 text-left font-semibold\">L'agente AI ne ha bisogno per\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">VRAM\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Texture, buffer, geometria, ray tracing, generazione di frame\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Pesi del modello, cache KV, embedding e buffer di inferenza\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Compute GPU\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Rasterizzazione, RT, grafica neurale\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Inferenza SLM\u002FASR\u002FTTS\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Tempo CPU\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Simulazione, invio draw call, sistemi di gioco\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Orchestrazione dell'agente, strumenti, elaborazione del testo\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Larghezza di banda della memoria\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Carichi di lavoro di asset e rendering\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Esecuzione del modello e movimento dei dati\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Margine di frame-time\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Presentazione fluida\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-2\">Inferenza a bassa latenza senza stutter visibile\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Fdiv>\n\u003Ch2 id=\"section-42\">Perché i modelli piccoli hanno senso all'interno dei giochi\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Un agente di gioco non ha bisogno di sapere tutto ciò che c'è su internet. Deve comprendere il vocabolario del gioco, lo stato attuale, gli strumenti di azione e un insieme limitato di conoscenze rilevanti.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ecco perché NVIDIA ACE enfatizza modelli piccoli ottimizzati per l'hardware da gaming. KRAFTON descrive anche l'adattamento al dominio per PUBG Ally: il modello è stato vincolato alla mappa Sanhok e al contesto AI Duo e addestrato su concetti e uso di strumenti specifici di PUBG.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Un modello specializzato più piccolo può essere più utile di un modello generale molto più grande se il suo mondo, i suoi strumenti e i suoi confini d'azione sono ben definiti.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-46\">RAG e strumenti risolvono problemi diversi\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>L'SDK ACE Game Agent di NVIDIA espone le API Agent, Chat e RAG. Queste sono capacità separate perché il recupero della conoscenza e l'esecuzione delle azioni non sono la stessa cosa.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>RAG può fornire conoscenze di gioco fondate come regole degli oggetti, dati sulle fazioni o meccaniche. Gli strumenti espongono ciò che l'agente può osservare o fare nel gioco in tempo reale.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Un agente può recuperare il fatto corretto e comunque fallire se ha lo stato in tempo reale sbagliato o invoca l'azione sbagliata. Conoscenza, stato e autorità d'azione necessitano tutti di una validazione separata.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-50\">Cosa fanno ancora meglio gli NPC tradizionali\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Gli agenti basati su modelli linguistici non sono automaticamente migliori in ogni compito degli NPC.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>La logica scriptata è più economica, più facile da testare e più prevedibile quando il comportamento desiderato è già noto. Una guardia di una porta che ha tre stati fissi non ha bisogno di un ciclo di ragionamento agentico.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>I casi d'uso più forti sono situazioni in cui il linguaggio naturale, la pianificazione ampia, l'adattamento contestuale o il coordinamento specifico per il giocatore creano valore che la logica statica fatica a fornire.\u003C\u002Fp>\n\u003Csection class=\"editorjs-comparison my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Quando usare l'AI scriptata vs l'AI agentica\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"overflow-x-auto\">\u003Ctable class=\"w-full border-collapse\">\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">AI tradizionale\u002Fscriptata\u003C\u002Fth>\u003Cth class=\"border border-gray-300 bg-gray-50 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700 dark:bg-gray-900\">AI agentica\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Prevedibilità\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Linguaggio aperto\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Intento imprevisto del giocatore\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">Azioni riflesse\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Cth class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 text-left font-semibold dark:border-gray-700\">QA deterministico\u003C\u002Fth>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003Ctd class=\"border border-gray-300 px-4 py-3 dark:border-gray-700\">\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-55\">Il ciclo di affidabilità dell'agente\u003C\u002Fh2>\n\u003Csection class=\"editorjs-process my-6\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Cosa dovrebbe accadere prima e dopo ogni azione significativa dell'agente\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv class=\"grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 xl:grid-cols-3 gap-4\">\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">1\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Osserva\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Leggi solo lo stato corrente rilevante per la decisione.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">2\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Ragiona\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Scegli un obiettivo o una classe di azione dallo stato osservato e dall'intento del giocatore.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">3\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Convalida\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Verifica che l'azione sia legale, disponibile e autorizzata.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">4\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Esegui\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Affida l'intento al controllo deterministico lato gioco.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">5\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Conferma\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Leggi lo stato di gioco risultante invece di presumere il successo.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"editorjs-process__step min-w-0  rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-4\">\u003Cdiv class=\"text-xs font-semibold text-gray-500 dark:text-gray-400\">6\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Ripianifica\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv class=\"mt-1 text-sm text-gray-600 dark:text-gray-300\">Se il risultato differisce dalle aspettative, aggiorna il piano invece di allucinare una continuità.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Caside class=\"editorjs-callout editorjs-callout--warning my-6 rounded-xl border p-5 border-amber-300 bg-amber-50 dark:border-amber-900 dark:bg-amber-950\u002F20\" role=\"note\">\u003Cstrong class=\"block mb-2 text-gray-900 dark:text-gray-100\">L'allucinazione più pericolosa di un agente di gioco\u003C\u002Fstrong>\u003Cdiv class=\"text-gray-700 dark:text-gray-200\">Non è solo dire un fatto sbagliato. È \u003Cstrong>credere che un'azione sia riuscita quando il motore dice che non lo è stata\u003C\u002Fstrong>. Ogni azione significativa dovrebbe concludersi con la conferma dello stato.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Faside>\n\u003Ch2 id=\"section-58\">Perché il parlato naturale rende gli errori più convincenti\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>ACE può combinare riconoscimento vocale automatico, ragionamento linguistico e sintesi vocale, così un compagno di squadra può ascoltare, agire e parlare in modo naturale.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Questo migliora l'immersione, ma aumenta anche la necessità di ancoraggio alla realtà. Una frase pronunciata con sicurezza come \"Ho raccolto il kit medico\" suona autorevole anche se l'interazione con l'oggetto è fallita.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Il parlato dovrebbe quindi riportare lo stato confermato ove possibile, non semplicemente l'azione prevista dal modello.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-62\">Gli agenti di gioco multilingue stanno diventando pratici\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>NVIDIA ha ampliato ACE nel 2026 con modelli multilingue on-device per linguaggio, riconoscimento vocale e sintesi vocale.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>L'aggiornamento per sviluppatori di NVIDIA di maggio 2026 descrive il supporto di Qwen 3.5 4B su 201 lingue e dialetti, il riconoscimento vocale Riva Parakeet TDT 600M per 25 lingue e le voci di Chatterbox Multilingual 500M su 24 lingue.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ciò amplia lo spazio di progettazione per i compagni AI oltre le demo solo in inglese e rende l'interazione in lingua locale una caratteristica di prodotto realistica.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-66\">Cosa cambierebbe questa risposta?\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>L'architettura potrebbe diventare più unificata se i modelli futuri raggiungessero una latenza d'azione deterministica sub-frame rimanendo abbastanza piccoli da funzionare continuamente accanto ai carichi di lavoro grafici. Oggi, separare il controllo riflesso dal ragionamento semantico rimane la progettazione più pratica.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Politiche di controllo neurali specializzate potrebbero anche sostituire alcune funzioni tradizionali degli alberi di comportamento, ma la necessità di autorità esplicita sulle azioni, convalida dello stato ed esecuzione rapida rimarrà.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-69\">Limitazioni\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>PUBG Ally è un'implementazione, non la prova che ogni gioco debba adottare la stessa architettura. Generi diversi hanno requisiti diversi di latenza, determinismo, hardware e gameplay.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>I dettagli pubblici dell'architettura sono inoltre forniti principalmente da NVIDIA e KRAFTON. Sono utili per comprendere il sistema implementato, ma non dovrebbero essere considerati come benchmarking indipendente delle prestazioni.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-72\">Conclusione\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>È improbabile che il futuro degli agenti di gioco sia un unico modello gigante che sostituisce l'intera infrastruttura dell'IA di gioco.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>PUBG Ally indica invece una direzione verso un'architettura ibrida: i modelli linguistici interpretano l'intento e prendono decisioni di alto livello; i controller deterministici eseguono il gameplay veloce; lo stato in tempo reale mantiene il modello ancorato alla realtà; e il motore di gioco conserva l'autorità su ciò che può effettivamente accadere.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Il design vincente non è l'agente che pensa a tutto. È l'agente che sa a cosa dovrebbe pensare—e cosa dovrebbe rimanere nel ciclo di gioco.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"section-76\">FAQ\u003C\u002Fh2>\n\u003Csection class=\"editorjs-faq my-6 rounded-xl border border-gray-200 p-5 dark:border-gray-700\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Compagni di squadra IA, NVIDIA ACE e agenti di gioco\u003C\u002Fh3>\u003Cdiv id=\"faq1\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">PUBG Ally utilizza un solo modello di IA per controllare tutto?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">No. L'architettura pubblicata da KRAFTON separa il ragionamento del modello linguistico dal controllo rapido tramite behavior tree per movimento e combattimento.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"faq2\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Perché non lasciare che un LLM controlli direttamente il movimento?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">L'inferenza di un modello linguistico è progettata per il ragionamento semantico, non per il controllo motorio deterministico tick per tick. Le azioni di gioco rapide traggono vantaggio da controller limitati lato gioco.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"faq3\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">PUBG Ally viene eseguito nel cloud?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">NVIDIA afferma che i modelli ACE principali utilizzati da PUBG Ally vengono eseguiti localmente sulla GPU del giocatore, incluso il piccolo modello linguistico.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"faq4\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Come fa l'IA a sapere cosa sta succedendo nella partita?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Il gioco espone lo stato in tempo reale tramite strumenti di osservazione, mentre la voce del giocatore viene trascritta e combinata con quello stato per il ragionamento del modello.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"faq5\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Cos'è l'ACE Game Agent SDK?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">È il framework leggero C\u002FC++ di NVIDIA per agenti nativi nel gioco, che espone le API Agent, Chat e RAG ed è progettato per l'integrazione sul dispositivo.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"faq6\" class=\"border-t border-gray-200 py-4 first:border-t-0 dark:border-gray-700\">\u003Ch4 class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Gli agenti IA sostituiranno gli NPC scriptati?\u003C\u002Fh4>\u003Cdiv class=\"mt-2 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Non ovunque. L'IA scriptata rimane più economica, deterministica ed efficace per comportamenti limitati. L'IA agentica è più utile dove contano linguaggio, adattamento e coordinamento aperto.\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-78\">Glossario\u003C\u002Fh2>\n\u003Csection class=\"editorjs-glossary my-6 rounded-xl border border-gray-200 dark:border-gray-700 p-5\">\u003Ch3 class=\"mb-3 text-lg font-semibold\">Termini chiave degli agenti di gioco\u003C\u002Fh3>\u003Cdl>\u003Cdiv id=\"system-1-control\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Controllo Sistema 1\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Logica reattiva rapida lato gioco utilizzata per azioni immediate come movimento, combattimento e navigazione.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"system-2-reasoning\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Ragionamento Sistema 2\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Ragionamento deliberato più lento utilizzato per pianificazione, interpretazione dell'intento del giocatore, coordinamento e conversazione.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"two-speed-game-agent\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Agente di gioco a due velocità\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Un modello di Figure Rocks che separa il controllo di gioco a livello riflesso dal ragionamento di livello superiore del modello.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"action-authority-boundary\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Confine di autorità delle azioni\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Un concetto di Figure Rocks che definisce quali intenzioni un modello può scegliere e quali azioni legali il motore di gioco è autorizzato a eseguire.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"observation-tool\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Strumento di osservazione\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Un'interfaccia lato gioco che espone uno stato corrente selezionato a un agente IA in forma strutturata o testuale.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"agent-harness\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">Agent harness\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Il livello di orchestrazione che collega inferenza del modello, osservazioni, strumenti, memoria, recupero ed esecuzione lato gioco.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003Cdiv id=\"nvigi\" class=\"border-t border-gray-200 dark:border-gray-700 py-3 first:border-t-0\">\u003Cdt class=\"font-semibold text-gray-900 dark:text-gray-100\">NVIGI\u003C\u002Fdt>\u003Cdd class=\"mt-1 text-gray-600 dark:text-gray-300\">Il framework di inferenza in-game di NVIDIA per eseguire e pianificare modelli IA locali insieme ai carichi di lavoro grafici del gioco.\u003C\u002Fdd>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdl>\u003C\u002Fsection>\n\u003Ch2 id=\"section-80\">Fonti primarie\u003C\u002Fh2>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fblog\u002Fhow-krafton-built-pubg-ally-a-co-playable-character-powered-by-nvidia-ace\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"editorjs-link-tool block border border-gray-200 dark:border-gray-700 rounded-lg p-4 transition text-gray-900 dark:text-gray-100 hover:border-primary-500 hover:bg-primary-50 dark:hover:bg-gray-900 hover:text-gray-900 dark:hover:text-gray-100\">\u003Cstrong class=\"block font-semibold\">NVIDIA Developer — Come KRAFTON ha costruito PUBG Ally\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"text-sm text-gray-600 dark:text-gray-400\">Approfondimento tecnico ufficiale che copre l'architettura behavior tree Sistema 1 \u002F SLM Sistema 2, le osservazioni dello stato di gioco in tempo reale, l'inferenza sul dispositivo e l'adattamento al dominio.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Face-for-games\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"editorjs-link-tool block border border-gray-200 dark:border-gray-700 rounded-lg p-4 transition text-gray-900 dark:text-gray-100 hover:border-primary-500 hover:bg-primary-50 dark:hover:bg-gray-900 hover:text-gray-900 dark:hover:text-gray-100\">\u003Cstrong class=\"block font-semibold\">NVIDIA Developer — ACE per i giochi\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"text-sm text-gray-600 dark:text-gray-400\">Panoramica ufficiale di ACE che copre il Game Agent SDK, le API Agent\u002FChat\u002FRAG, i modelli sul dispositivo e i casi d'uso di personaggi di gioco autonomi.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fblog\u002Fbuild-on-device-ai-companions-with-the-nvidia-ace-game-agent-sdk-and-unreal-engine-5-plugins\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"editorjs-link-tool block border border-gray-200 dark:border-gray-700 rounded-lg p-4 transition text-gray-900 dark:text-gray-100 hover:border-primary-500 hover:bg-primary-50 dark:hover:bg-gray-900 hover:text-gray-900 dark:hover:text-gray-100\">\u003Cstrong class=\"block font-semibold\">NVIDIA Developer — Crea compagni IA sul dispositivo\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"text-sm text-gray-600 dark:text-gray-400\">Articolo ufficiale di giugno 2026 che introduce il Game Agent SDK, i plugin per Unreal Engine e l'architettura dei compagni IA sul dispositivo.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nvidia.com\u002Fen-us\u002Fgeforce\u002Fnews\u002Fpubg-ally-ai-teammate-beta-available-now\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"editorjs-link-tool block border border-gray-200 dark:border-gray-700 rounded-lg p-4 transition text-gray-900 dark:text-gray-100 hover:border-primary-500 hover:bg-primary-50 dark:hover:bg-gray-900 hover:text-gray-900 dark:hover:text-gray-100\">\u003Cstrong class=\"block font-semibold\">NVIDIA GeForce — Beta della modalità Duo di PUBG Ally\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"text-sm text-gray-600 dark:text-gray-400\">Articolo ufficiale che descrive PUBG Ally come compagno di squadra IA autonomo e collaborativo e l'evoluzione di ACE oltre gli NPC conversazionali.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fa>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fblog\u002Fwhats-new-for-game-developers-in-nvidia-rtx-dlss-4-5-for-ue5-and-multilingual-ai-characters\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"editorjs-link-tool block border border-gray-200 dark:border-gray-700 rounded-lg p-4 transition text-gray-900 dark:text-gray-100 hover:border-primary-500 hover:bg-primary-50 dark:hover:bg-gray-900 hover:text-gray-900 dark:hover:text-gray-100\">\u003Cstrong class=\"block font-semibold\">NVIDIA Developer — Personaggi IA multilingue\u003C\u002Fstrong>\u003Cp class=\"text-sm text-gray-600 dark:text-gray-400\">Aggiornamento ufficiale di maggio 2026 che descrive i modelli ACE multilingue sul dispositivo per linguaggio, ASR e TTS.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fa>",{"time":538,"blocks":539,"version":1216},1790376927480,[540,546,554,561,568,574,579,584,589,594,599,604,609,614,637,668,673,678,683,688,697,702,707,712,719,748,753,758,763,768,773,797,802,807,812,817,822,827,832,837,842,872,877,882,887,892,897,902,907,912,917,922,927,932,965,970,994,1001,1006,1011,1016,1021,1026,1031,1036,1041,1046,1051,1056,1061,1066,1071,1076,1081,1086,1091,1096,1126,1131,1165,1170,1180,1189,1198,1207],{"id":541,"data":542,"type":544,"tunes":545},"intro",{"text":543},"Un modello linguistico può parlare di uno scontro a fuoco, ma non dovrebbe essere responsabile di ogni movimento, aggiustamento di mira e reazione in una frazione di secondo al suo interno. NVIDIA ACE e PUBG Ally di KRAFTON mostrano perché i compagni di squadra IA utili necessitano di più di un singolo modello: il controllo rapido del gameplay e il ragionamento linguistico più lento sono compiti diversi.","paragraph",{},{"id":547,"data":548,"type":552,"tunes":553},"direct",{"body":549,"title":550,"variant":551},"\u003Cstrong>L'architettura più forte per un compagno di squadra IA non è \"l'LLM controlla tutto\".\u003C\u002Fstrong> PUBG Ally separa il gameplay reattivo veloce dal ragionamento deliberato. Uno strato di albero comportamentale gestisce movimento e combattimento a livello di riflessi, mentre un piccolo modello linguistico interpreta l'intento del giocatore, lo stato di gioco in tempo reale e il coordinamento di livello superiore.","Risposta diretta","info","callout",{},{"id":555,"data":556,"type":552,"tunes":560},"model-note",{"body":557,"title":558,"variant":559},"Il modello Two-Speed Game Agent e l'Action Authority Boundary di seguito sono framework pratici di Figure Rocks ispirati all'architettura descritta pubblicamente per NVIDIA ACE e PUBG Ally. Non sono terminologia ufficiale di NVIDIA o KRAFTON.","Il modello utilizzato in questo articolo","note",{},{"id":562,"data":563,"type":566,"tunes":567},"toc",{"title":564,"maxLevel":565,"minLevel":47},"Contenuti",3,"tableOfContents",{},{"id":569,"data":570,"type":572,"tunes":573},"h-one-model",{"text":571,"level":47},"Perché un solo modello IA non dovrebbe gestire l'intero personaggio","header",{},{"id":575,"data":576,"type":544,"tunes":578},"p-one-1",{"text":577},"Un personaggio di gioco moderno deve risolvere diversi problemi su scale temporali radicalmente diverse.",{},{"id":580,"data":581,"type":544,"tunes":583},"p-one-2",{"text":582},"Potrebbe dover evitare un ostacolo in millisecondi, reagire a spari vicini, seguire un comando del giocatore, decidere se saccheggiare, spiegare un piano in linguaggio naturale e ricordare ciò che il giocatore ha chiesto in precedenza.",{},{"id":585,"data":586,"type":544,"tunes":588},"p-one-3",{"text":587},"Cercare di forzare tutto questo attraverso un unico ciclo di modello linguistico crea un disallineamento temporale. Il modello è bravo nel ragionamento semantico e nella pianificazione, ma il controllo in tempo reale spesso necessita di logica deterministica che possa reagire ad ogni tick di gioco.",{},{"id":590,"data":591,"type":572,"tunes":593},"h-two-speed",{"text":592,"level":47},"PUBG Ally utilizza un'architettura a due velocità",{},{"id":595,"data":596,"type":544,"tunes":598},"p-two-1",{"text":597},"KRAFTON descrive PUBG Ally come un compagno di squadra IA co-giocabile alimentato da NVIDIA ACE. Il sistema combina la voce del giocatore, lo stato della partita in tempo reale, un piccolo modello linguistico e la logica di controllo lato gioco.",{},{"id":600,"data":601,"type":544,"tunes":603},"p-two-2",{"text":602},"Secondo il deep dive tecnico di NVIDIA, l'architettura separa un albero comportamentale System 1 da un modello linguistico System 2. L'albero comportamentale gestisce il gameplay reattivo veloce come movimento e combattimento, mentre il modello linguistico gestisce il ragionamento deliberato, la comunicazione e il coordinamento.",{},{"id":605,"data":606,"type":544,"tunes":608},"p-two-3",{"text":607},"Questa separazione è uno dei pattern di progettazione più importanti nell'IA di gioco in tempo reale perché dà a ciascun sottosistema l'autorità sul lavoro che è effettivamente adatto a svolgere.",{},{"id":610,"data":611,"type":572,"tunes":613},"h-model",{"text":612,"level":47},"Il modello Two-Speed Game Agent",{},{"id":615,"data":616,"type":635,"tunes":636},"two-speed-flow",{"steps":617,"title":633,"orientation":634},[618,621,624,627,630],{"label":619,"description":620},"1. Percezione e osservazione","Il gioco espone lo stato rilevante in tempo reale come posizione, inventario, minacce, oggetti vicini e richieste del giocatore.",{"label":622,"description":623},"2. Ragionamento deliberato","Il modello linguistico interpreta l'intento, sceglie un obiettivo, pianifica e decide quale strumento o classe di azione invocare.",{"label":625,"description":626},"3. Passaggio di azione","La decisione di alto livello viene convertita in comandi strutturati lato gioco.",{"label":628,"description":629},"4. Esecuzione reattiva","Alberi comportamentali o altri controller deterministici gestiscono movimento, combattimento, navigazione e reazioni a livello di riflessi.",{"label":631,"description":632},"5. Ri-osservazione","L'agente legge lo stato di gioco modificato e aggiorna il suo piano quando il mondo non corrisponde più alle ipotesi precedenti.","Come un compagno di squadra IA pratico può dividere il lavoro","auto","processFlow",{},{"id":638,"data":639,"type":666,"tunes":667},"system-table",{"rows":640,"title":657,"layout":658,"columns":659},[641,645,649,653],{"id":642,"label":643,"values":644},"timescale","Scala temporale",[13,13],{"id":646,"label":647,"values":648},"tasks","Compiti tipici",[13,13],{"id":650,"label":651,"values":652},"failure","Se è troppo lento",[13,13],{"id":654,"label":655,"values":656},"control","Stile di controllo migliore",[13,13],"System 1 vs System 2 in un agente di gioco","table",[660,663],{"id":661,"label":662},"system1","Strato reattivo veloce",{"id":664,"label":665},"system2","Strato di ragionamento deliberato","comparison",{},{"id":669,"data":670,"type":572,"tunes":672},"h-state",{"text":671,"level":47},"Lo stato di gioco in tempo reale è ciò che rende utile il modello",{},{"id":674,"data":675,"type":544,"tunes":677},"p-state-1",{"text":676},"Il modello di PUBG Ally non ragiona solo dal dialogo. NVIDIA afferma che il motore di gioco espone lo stato della partita in tempo reale all'agente attraverso strumenti di osservazione rappresentati come descrizioni testuali.",{},{"id":679,"data":680,"type":544,"tunes":682},"p-state-2",{"text":681},"Questo è importante perché un compagno di squadra deve sapere cosa sta succedendo ora: cosa ha detto il giocatore, quali oggetti esistono nelle vicinanze, da dove proviene il pericolo e se il piano precedente è ancora valido.",{},{"id":684,"data":685,"type":544,"tunes":687},"p-state-3",{"text":686},"Questo è lo stesso principio di affidabilità che si applica a qualsiasi assistente di gioco: la conoscenza generale del gioco non è sufficiente quando l'azione corretta dipende dallo stato attuale della sessione.",{},{"id":689,"data":690,"type":695,"tunes":696},"ref-state",{"url":691,"title":692,"excerpt":693,"ctaLabel":694},"https:\u002F\u002Ffigure.rocks\u002Fit\u002Fblog\u002Fyour-game-assistant-knows-the-game-but-does-it-know-your-game-state","Il tuo assistente di gioco conosce il gioco — Ma conosce il tuo stato di gioco?","Perché la salute attuale, l'inventario, i flag delle missioni, i cooldown e altri stati dinamici determinano se i consigli di gioco dell'IA sono effettivamente validi.","Leggi la guida sullo stato di gioco","referralArticle",{},{"id":698,"data":699,"type":572,"tunes":701},"h-authority",{"text":700,"level":47},"Il confine dell'autorità d'azione",{},{"id":703,"data":704,"type":544,"tunes":706},"p-auth-1",{"text":705},"Un agente di gioco in tempo reale utile necessita di un confine chiaro tra ciò che il modello può decidere e ciò che il motore di gioco può effettivamente eseguire.",{},{"id":708,"data":709,"type":544,"tunes":711},"p-auth-2",{"text":710},"Il modello può scegliere un obiettivo come \"spostati al riparo\", \"saccheggia munizioni\", \"segui il giocatore\" o \"ingaggia quel nemico\". Il controller lato gioco dovrebbe poi tradurre quell'intento in azioni legali e limitate che rispettino navigazione, animazione, cooldown, fisica e regole di gioco.",{},{"id":713,"data":714,"type":552,"tunes":718},"auth-rule",{"body":715,"title":716,"variant":717},"Lascia che il modello scelga tra \u003Cstrong>intenzioni autorizzate\u003C\u002Fstrong>. Lascia che il motore esegua solo \u003Cstrong>azioni di gioco validate\u003C\u002Fstrong>.","Il pattern di sicurezza","success",{},{"id":720,"data":721,"type":666,"tunes":747},"authority-table",{"rows":722,"title":739,"layout":658,"columns":740},[723,727,731,735],{"id":724,"label":725,"values":726},"movement","Movimento",[13,13],{"id":728,"label":729,"values":730},"combat","Combattimento",[13,13],{"id":732,"label":733,"values":734},"inventory","Inventario",[13,13],{"id":736,"label":737,"values":738},"speech","Parlato",[13,13],"Controllo dell'agente buono vs pericoloso",[741,744],{"id":742,"label":743},"good","Architettura limitata",{"id":745,"label":746},"bad","Architettura illimitata",{},{"id":749,"data":750,"type":572,"tunes":752},"h-event",{"text":751,"level":47},"Perché il ragionamento guidato dagli eventi batte il polling costante del modello linguistico",{},{"id":754,"data":755,"type":544,"tunes":757},"p-event-1",{"text":756},"Il ciclo del modello di PUBG Ally è descritto come guidato dagli eventi. Può essere attivato dal giocatore che parla o da eventi rilevanti nel gioco.",{},{"id":759,"data":760,"type":544,"tunes":762},"p-event-2",{"text":761},"Questo è più efficiente che chiedere al modello di ripensare l'intero mondo ad ogni frame. La maggior parte dei frame non richiede una decisione strategica.",{},{"id":764,"data":765,"type":544,"tunes":767},"p-event-3",{"text":766},"Un buon sistema di trigger chiama il modello linguistico quando la semantica conta: arriva un nuovo ordine, una minaccia cambia il piano, un obiettivo è completato, un oggetto diventa rilevante o il piano attuale fallisce.",{},{"id":769,"data":770,"type":572,"tunes":772},"h-trigger",{"text":771,"level":47},"Il filtro di attivazione delle decisioni",{},{"id":774,"data":775,"type":635,"tunes":796},"trigger-flow",{"steps":776,"title":795,"orientation":634},[777,780,783,786,789,792],{"label":778,"description":779},"Intento del giocatore cambiato","Una nuova richiesta parlata o testuale richiede interpretazione.",{"label":781,"description":782},"Piano invalidato","Il bersaglio è scomparso, il percorso è fallito, l'oggetto non c'è più o il combattimento ha cambiato la situazione.",{"label":784,"description":785},"Traguardo di alto livello raggiunto","Il personaggio è arrivato, ha saccheggiato, si è curato o ha completato un sotto-obiettivo pianificato.",{"label":787,"description":788},"Nuova osservazione importante","Appare una nuova minaccia, risorsa o opportunità strategica.",{"label":790,"description":791},"Conversazione necessaria","L'agente dovrebbe confermare, spiegare o chiedere chiarimenti.",{"label":793,"description":794},"Altrimenti rimani reattivo","Lascia che i controller di basso livello continuino senza inutili inferenze del modello.","Quando dovrebbe svegliarsi il modello linguistico?",{},{"id":798,"data":799,"type":572,"tunes":801},"h-local",{"text":800,"level":47},"L'inferenza sul dispositivo cambia lo spazio di progettazione",{},{"id":803,"data":804,"type":544,"tunes":806},"p-local-1",{"text":805},"NVIDIA ACE è progettato attorno all'inferenza sul dispositivo e alle opzioni cloud. Per PUBG Ally, NVIDIA afferma che il piccolo modello linguistico viene eseguito localmente sulla GPU del giocatore.",{},{"id":808,"data":809,"type":544,"tunes":811},"p-local-2",{"text":810},"L'architettura pubblicata utilizza un modello Mistral-NeMo-Minitron da 2 miliardi di parametri progettato per adattarsi allo spazio VRAM rimanente dopo che PUBG stesso è in esecuzione.",{},{"id":813,"data":814,"type":544,"tunes":816},"p-local-3",{"text":815},"Questo è un vincolo non banale. L'IA di gioco non può semplicemente consumare tutta la memoria GPU o la potenza di calcolo disponibile perché il carico di lavoro grafico ha ancora la priorità.",{},{"id":818,"data":819,"type":572,"tunes":821},"h-contention",{"text":820,"level":47},"L'inferenza dell'IA ora compete con il rendering",{},{"id":823,"data":824,"type":544,"tunes":826},"p-contention-1",{"text":825},"Questo crea un nuovo problema di risorse per i giochi: la grafica e l'inferenza AI potrebbero condividere la stessa GPU.",{},{"id":828,"data":829,"type":544,"tunes":831},"p-contention-2",{"text":830},"L'SDK In-Game Inferencing di NVIDIA è progettato per pianificare modelli AI locali insieme ai carichi di lavoro grafici. Il suo scopo non è solo eseguire modelli, ma farlo senza distruggere il budget di frame-time del gioco.",{},{"id":833,"data":834,"type":544,"tunes":836},"p-contention-3",{"text":835},"Ciò significa che le future analisi delle prestazioni potrebbero dover misurare non solo DLSS, ray tracing e utilizzo della VRAM, ma anche il costo dell'inferenza locale degli NPC.",{},{"id":838,"data":839,"type":572,"tunes":841},"h-budget",{"text":840,"level":47},"Il budget di risorse per l'AI nei giochi",{},{"id":843,"data":844,"type":658,"tunes":871},"resource-table",{"content":845,"stretched":870,"withHeadings":15},[846,850,854,858,862,866],[847,848,849],"Risorsa","La grafica ne ha bisogno per","L'agente AI ne ha bisogno per",[851,852,853],"VRAM","Texture, buffer, geometria, ray tracing, generazione di frame","Pesi del modello, cache KV, embedding e buffer di inferenza",[855,856,857],"Compute GPU","Rasterizzazione, RT, grafica neurale","Inferenza SLM\u002FASR\u002FTTS",[859,860,861],"Tempo CPU","Simulazione, invio draw call, sistemi di gioco","Orchestrazione dell'agente, strumenti, elaborazione del testo",[863,864,865],"Larghezza di banda della memoria","Carichi di lavoro di asset e rendering","Esecuzione del modello e movimento dei dati",[867,868,869],"Margine di frame-time","Presentazione fluida","Inferenza a bassa latenza senza stutter visibile",false,{},{"id":873,"data":874,"type":572,"tunes":876},"h-small",{"text":875,"level":47},"Perché i modelli piccoli hanno senso all'interno dei giochi",{},{"id":878,"data":879,"type":544,"tunes":881},"p-small-1",{"text":880},"Un agente di gioco non ha bisogno di sapere tutto ciò che c'è su internet. Deve comprendere il vocabolario del gioco, lo stato attuale, gli strumenti di azione e un insieme limitato di conoscenze rilevanti.",{},{"id":883,"data":884,"type":544,"tunes":886},"p-small-2",{"text":885},"Ecco perché NVIDIA ACE enfatizza modelli piccoli ottimizzati per l'hardware da gaming. KRAFTON descrive anche l'adattamento al dominio per PUBG Ally: il modello è stato vincolato alla mappa Sanhok e al contesto AI Duo e addestrato su concetti e uso di strumenti specifici di PUBG.",{},{"id":888,"data":889,"type":544,"tunes":891},"p-small-3",{"text":890},"Un modello specializzato più piccolo può essere più utile di un modello generale molto più grande se il suo mondo, i suoi strumenti e i suoi confini d'azione sono ben definiti.",{},{"id":893,"data":894,"type":572,"tunes":896},"h-rag-tools",{"text":895,"level":47},"RAG e strumenti risolvono problemi diversi",{},{"id":898,"data":899,"type":544,"tunes":901},"p-rag-1",{"text":900},"L'SDK ACE Game Agent di NVIDIA espone le API Agent, Chat e RAG. Queste sono capacità separate perché il recupero della conoscenza e l'esecuzione delle azioni non sono la stessa cosa.",{},{"id":903,"data":904,"type":544,"tunes":906},"p-rag-2",{"text":905},"RAG può fornire conoscenze di gioco fondate come regole degli oggetti, dati sulle fazioni o meccaniche. Gli strumenti espongono ciò che l'agente può osservare o fare nel gioco in tempo reale.",{},{"id":908,"data":909,"type":544,"tunes":911},"p-rag-3",{"text":910},"Un agente può recuperare il fatto corretto e comunque fallire se ha lo stato in tempo reale sbagliato o invoca l'azione sbagliata. Conoscenza, stato e autorità d'azione necessitano tutti di una validazione separata.",{},{"id":913,"data":914,"type":572,"tunes":916},"h-traditional",{"text":915,"level":47},"Cosa fanno ancora meglio gli NPC tradizionali",{},{"id":918,"data":919,"type":544,"tunes":921},"p-trad-1",{"text":920},"Gli agenti basati su modelli linguistici non sono automaticamente migliori in ogni compito degli NPC.",{},{"id":923,"data":924,"type":544,"tunes":926},"p-trad-2",{"text":925},"La logica scriptata è più economica, più facile da testare e più prevedibile quando il comportamento desiderato è già noto. Una guardia di una porta che ha tre stati fissi non ha bisogno di un ciclo di ragionamento agentico.",{},{"id":928,"data":929,"type":544,"tunes":931},"p-trad-3",{"text":930},"I casi d'uso più forti sono situazioni in cui il linguaggio naturale, la pianificazione ampia, l'adattamento contestuale o il coordinamento specifico per il giocatore creano valore che la logica statica fatica a fornire.",{},{"id":933,"data":934,"type":666,"tunes":964},"scripted-agentic",{"rows":935,"title":956,"layout":658,"columns":957},[936,940,944,948,952],{"id":937,"label":938,"values":939},"predictability","Prevedibilità",[13,13],{"id":941,"label":942,"values":943},"language","Linguaggio aperto",[13,13],{"id":945,"label":946,"values":947},"adaptation","Intento imprevisto del giocatore",[13,13],{"id":949,"label":950,"values":951},"latency","Azioni riflesse",[13,13],{"id":953,"label":954,"values":955},"testing","QA deterministico",[13,13],"Quando usare l'AI scriptata vs l'AI agentica",[958,961],{"id":959,"label":960},"scripted","AI tradizionale\u002Fscriptata",{"id":962,"label":963},"agentic","AI agentica",{},{"id":966,"data":967,"type":572,"tunes":969},"h-reliability",{"text":968,"level":47},"Il ciclo di affidabilità dell'agente",{},{"id":971,"data":972,"type":635,"tunes":993},"reliability-flow",{"steps":973,"title":992,"orientation":634},[974,977,980,983,986,989],{"label":975,"description":976},"Osserva","Leggi solo lo stato corrente rilevante per la decisione.",{"label":978,"description":979},"Ragiona","Scegli un obiettivo o una classe di azione dallo stato osservato e dall'intento del giocatore.",{"label":981,"description":982},"Convalida","Verifica che l'azione sia legale, disponibile e autorizzata.",{"label":984,"description":985},"Esegui","Affida l'intento al controllo deterministico lato gioco.",{"label":987,"description":988},"Conferma","Leggi lo stato di gioco risultante invece di presumere il successo.",{"label":990,"description":991},"Ripianifica","Se il risultato differisce dalle aspettative, aggiorna il piano invece di allucinare una continuità.","Cosa dovrebbe accadere prima e dopo ogni azione significativa dell'agente",{},{"id":995,"data":996,"type":552,"tunes":1000},"action-warning",{"body":997,"title":998,"variant":999},"Non è solo dire un fatto sbagliato. È \u003Cstrong>credere che un'azione sia riuscita quando il motore dice che non lo è stata\u003C\u002Fstrong>. Ogni azione significativa dovrebbe concludersi con la conferma dello stato.","L'allucinazione più pericolosa di un agente di gioco","warning",{},{"id":1002,"data":1003,"type":572,"tunes":1005},"h-speech",{"text":1004,"level":47},"Perché il parlato naturale rende gli errori più convincenti",{},{"id":1007,"data":1008,"type":544,"tunes":1010},"p-speech-1",{"text":1009},"ACE può combinare riconoscimento vocale automatico, ragionamento linguistico e sintesi vocale, così un compagno di squadra può ascoltare, agire e parlare in modo naturale.",{},{"id":1012,"data":1013,"type":544,"tunes":1015},"p-speech-2",{"text":1014},"Questo migliora l'immersione, ma aumenta anche la necessità di ancoraggio alla realtà. Una frase pronunciata con sicurezza come \"Ho raccolto il kit medico\" suona autorevole anche se l'interazione con l'oggetto è fallita.",{},{"id":1017,"data":1018,"type":544,"tunes":1020},"p-speech-3",{"text":1019},"Il parlato dovrebbe quindi riportare lo stato confermato ove possibile, non semplicemente l'azione prevista dal modello.",{},{"id":1022,"data":1023,"type":572,"tunes":1025},"h-multilingual",{"text":1024,"level":47},"Gli agenti di gioco multilingue stanno diventando pratici",{},{"id":1027,"data":1028,"type":544,"tunes":1030},"p-multi-1",{"text":1029},"NVIDIA ha ampliato ACE nel 2026 con modelli multilingue on-device per linguaggio, riconoscimento vocale e sintesi vocale.",{},{"id":1032,"data":1033,"type":544,"tunes":1035},"p-multi-2",{"text":1034},"L'aggiornamento per sviluppatori di NVIDIA di maggio 2026 descrive il supporto di Qwen 3.5 4B su 201 lingue e dialetti, il riconoscimento vocale Riva Parakeet TDT 600M per 25 lingue e le voci di Chatterbox Multilingual 500M su 24 lingue.",{},{"id":1037,"data":1038,"type":544,"tunes":1040},"p-multi-3",{"text":1039},"Ciò amplia lo spazio di progettazione per i compagni AI oltre le demo solo in inglese e rende l'interazione in lingua locale una caratteristica di prodotto realistica.",{},{"id":1042,"data":1043,"type":572,"tunes":1045},"h-change",{"text":1044,"level":47},"Cosa cambierebbe questa risposta?",{},{"id":1047,"data":1048,"type":544,"tunes":1050},"p-change-1",{"text":1049},"L'architettura potrebbe diventare più unificata se i modelli futuri raggiungessero una latenza d'azione deterministica sub-frame rimanendo abbastanza piccoli da funzionare continuamente accanto ai carichi di lavoro grafici. Oggi, separare il controllo riflesso dal ragionamento semantico rimane la progettazione più pratica.",{},{"id":1052,"data":1053,"type":544,"tunes":1055},"p-change-2",{"text":1054},"Politiche di controllo neurali specializzate potrebbero anche sostituire alcune funzioni tradizionali degli alberi di comportamento, ma la necessità di autorità esplicita sulle azioni, convalida dello stato ed esecuzione rapida rimarrà.",{},{"id":1057,"data":1058,"type":572,"tunes":1060},"h-limit",{"text":1059,"level":47},"Limitazioni",{},{"id":1062,"data":1063,"type":544,"tunes":1065},"p-limit-1",{"text":1064},"PUBG Ally è un'implementazione, non la prova che ogni gioco debba adottare la stessa architettura. Generi diversi hanno requisiti diversi di latenza, determinismo, hardware e gameplay.",{},{"id":1067,"data":1068,"type":544,"tunes":1070},"p-limit-2",{"text":1069},"I dettagli pubblici dell'architettura sono inoltre forniti principalmente da NVIDIA e KRAFTON. Sono utili per comprendere il sistema implementato, ma non dovrebbero essere considerati come benchmarking indipendente delle prestazioni.",{},{"id":1072,"data":1073,"type":572,"tunes":1075},"h-conclusion",{"text":1074,"level":47},"Conclusione",{},{"id":1077,"data":1078,"type":544,"tunes":1080},"p-conc-1",{"text":1079},"È improbabile che il futuro degli agenti di gioco sia un unico modello gigante che sostituisce l'intera infrastruttura dell'IA di gioco.",{},{"id":1082,"data":1083,"type":544,"tunes":1085},"p-conc-2",{"text":1084},"PUBG Ally indica invece una direzione verso un'architettura ibrida: i modelli linguistici interpretano l'intento e prendono decisioni di alto livello; i controller deterministici eseguono il gameplay veloce; lo stato in tempo reale mantiene il modello ancorato alla realtà; e il motore di gioco conserva l'autorità su ciò che può effettivamente accadere.",{},{"id":1087,"data":1088,"type":544,"tunes":1090},"p-conc-3",{"text":1089},"Il design vincente non è l'agente che pensa a tutto. È l'agente che sa a cosa dovrebbe pensare—e cosa dovrebbe rimanere nel ciclo di gioco.",{},{"id":1092,"data":1093,"type":572,"tunes":1095},"h-faq",{"text":1094,"level":47},"FAQ",{},{"id":1097,"data":1098,"type":1097,"tunes":1125},"faq",{"items":1099,"title":1124},[1100,1104,1108,1112,1116,1120],{"id":1101,"answer":1102,"question":1103},"faq1","No. L'architettura pubblicata da KRAFTON separa il ragionamento del modello linguistico dal controllo rapido tramite behavior tree per movimento e combattimento.","PUBG Ally utilizza un solo modello di IA per controllare tutto?",{"id":1105,"answer":1106,"question":1107},"faq2","L'inferenza di un modello linguistico è progettata per il ragionamento semantico, non per il controllo motorio deterministico tick per tick. Le azioni di gioco rapide traggono vantaggio da controller limitati lato gioco.","Perché non lasciare che un LLM controlli direttamente il movimento?",{"id":1109,"answer":1110,"question":1111},"faq3","NVIDIA afferma che i modelli ACE principali utilizzati da PUBG Ally vengono eseguiti localmente sulla GPU del giocatore, incluso il piccolo modello linguistico.","PUBG Ally viene eseguito nel cloud?",{"id":1113,"answer":1114,"question":1115},"faq4","Il gioco espone lo stato in tempo reale tramite strumenti di osservazione, mentre la voce del giocatore viene trascritta e combinata con quello stato per il ragionamento del modello.","Come fa l'IA a sapere cosa sta succedendo nella partita?",{"id":1117,"answer":1118,"question":1119},"faq5","È il framework leggero C\u002FC++ di NVIDIA per agenti nativi nel gioco, che espone le API Agent, Chat e RAG ed è progettato per l'integrazione sul dispositivo.","Cos'è l'ACE Game Agent SDK?",{"id":1121,"answer":1122,"question":1123},"faq6","Non ovunque. L'IA scriptata rimane più economica, deterministica ed efficace per comportamenti limitati. L'IA agentica è più utile dove contano linguaggio, adattamento e coordinamento aperto.","Gli agenti IA sostituiranno gli NPC scriptati?","Compagni di squadra IA, NVIDIA ACE e agenti di gioco",{},{"id":1127,"data":1128,"type":572,"tunes":1130},"h-glossary",{"text":1129,"level":47},"Glossario",{},{"id":1132,"data":1133,"type":1132,"tunes":1164},"glossary",{"title":1134,"entries":1135},"Termini chiave degli agenti di gioco",[1136,1140,1144,1148,1152,1156,1160],{"term":1137,"anchor":1138,"definition":1139},"Controllo Sistema 1","system-1-control","Logica reattiva rapida lato gioco utilizzata per azioni immediate come movimento, combattimento e navigazione.",{"term":1141,"anchor":1142,"definition":1143},"Ragionamento Sistema 2","system-2-reasoning","Ragionamento deliberato più lento utilizzato per pianificazione, interpretazione dell'intento del giocatore, coordinamento e conversazione.",{"term":1145,"anchor":1146,"definition":1147},"Agente di gioco a due velocità","two-speed-game-agent","Un modello di Figure Rocks che separa il controllo di gioco a livello riflesso dal ragionamento di livello superiore del modello.",{"term":1149,"anchor":1150,"definition":1151},"Confine di autorità delle azioni","action-authority-boundary","Un concetto di Figure Rocks che definisce quali intenzioni un modello può scegliere e quali azioni legali il motore di gioco è autorizzato a eseguire.",{"term":1153,"anchor":1154,"definition":1155},"Strumento di osservazione","observation-tool","Un'interfaccia lato gioco che espone uno stato corrente selezionato a un agente IA in forma strutturata o testuale.",{"term":1157,"anchor":1158,"definition":1159},"Agent harness","agent-harness","Il livello di orchestrazione che collega inferenza del modello, osservazioni, strumenti, memoria, recupero ed esecuzione lato gioco.",{"term":1161,"anchor":1162,"definition":1163},"NVIGI","nvigi","Il framework di inferenza in-game di NVIDIA per eseguire e pianificare modelli IA locali insieme ai carichi di lavoro grafici del gioco.",{},{"id":1166,"data":1167,"type":572,"tunes":1169},"h-sources",{"text":1168,"level":47},"Fonti primarie",{},{"id":1171,"data":1172,"type":1178,"tunes":1179},"src-pubg-deep-dive",{"link":1173,"meta":1174},"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fblog\u002Fhow-krafton-built-pubg-ally-a-co-playable-character-powered-by-nvidia-ace\u002F",{"image":1175,"title":1176,"description":1177},{"url":13},"NVIDIA Developer — Come KRAFTON ha costruito PUBG Ally","Approfondimento tecnico ufficiale che copre l'architettura behavior tree Sistema 1 \u002F SLM Sistema 2, le osservazioni dello stato di gioco in tempo reale, l'inferenza sul dispositivo e l'adattamento al dominio.","linkTool",{},{"id":1181,"data":1182,"type":1178,"tunes":1188},"src-ace-sdk",{"link":1183,"meta":1184},"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Face-for-games",{"image":1185,"title":1186,"description":1187},{"url":13},"NVIDIA Developer — ACE per i giochi","Panoramica ufficiale di ACE che copre il Game Agent SDK, le API Agent\u002FChat\u002FRAG, i modelli sul dispositivo e i casi d'uso di personaggi di gioco autonomi.",{},{"id":1190,"data":1191,"type":1178,"tunes":1197},"src-ace-companions",{"link":1192,"meta":1193},"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fblog\u002Fbuild-on-device-ai-companions-with-the-nvidia-ace-game-agent-sdk-and-unreal-engine-5-plugins\u002F",{"image":1194,"title":1195,"description":1196},{"url":13},"NVIDIA Developer — Crea compagni IA sul dispositivo","Articolo ufficiale di giugno 2026 che introduce il Game Agent SDK, i plugin per Unreal Engine e l'architettura dei compagni IA sul dispositivo.",{},{"id":1199,"data":1200,"type":1178,"tunes":1206},"src-pubg-beta",{"link":1201,"meta":1202},"https:\u002F\u002Fwww.nvidia.com\u002Fen-us\u002Fgeforce\u002Fnews\u002Fpubg-ally-ai-teammate-beta-available-now\u002F",{"image":1203,"title":1204,"description":1205},{"url":13},"NVIDIA GeForce — Beta della modalità Duo di PUBG Ally","Articolo ufficiale che descrive PUBG Ally come compagno di squadra IA autonomo e collaborativo e l'evoluzione di ACE oltre gli NPC conversazionali.",{},{"id":1208,"data":1209,"type":1178,"tunes":1215},"src-multilingual",{"link":1210,"meta":1211},"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fblog\u002Fwhats-new-for-game-developers-in-nvidia-rtx-dlss-4-5-for-ue5-and-multilingual-ai-characters\u002F",{"image":1212,"title":1213,"description":1214},{"url":13},"NVIDIA Developer — Personaggi IA multilingue","Aggiornamento ufficiale di maggio 2026 che descrive i modelli ACE multilingue sul dispositivo per linguaggio, ASR e TTS.",{},"2.31","Un modello linguistico può comprendere tattiche e intenzioni dei giocatori, ma non dovrebbe controllare direttamente ogni movimento e reazione di combattimento. PUBG Ally mostra un'architettura più pratica: un controllo rapido tramite albero comportamentale per le azioni riflesse, combinato con un piccolo modello linguistico per la pianificazione, il coordinamento e la conversazione naturale.","\u002Fuploads\u002F2026\u002F09\u002Fpubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning-1790376777825-bi2zzb.webp","pubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning-1790376777825-bi2zzb","PUBLISHED","2026-09-25T18:51:00.000Z","2026-09-25T22:51:40.254Z","2026-09-25T22:56:33.518Z",{"en":1225,"de":1226,"sr":1227,"es":1228,"fr":1229,"it":1230,"ru":1231,"zh":1232},"\u002Fblog\u002Fpubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning","\u002Fde\u002Fblog\u002Fpubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning","\u002Fsr\u002Fblog\u002Fpubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning","\u002Fes\u002Fblog\u002Fpubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning","\u002Ffr\u002Fblog\u002Fpubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning","\u002Fit\u002Fblog\u002Fpubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning","\u002Fru\u002Fblog\u002Fpubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning","\u002Fzh\u002Fblog\u002Fpubg-ally-shows-why-ai-teammates-need-two-brains-fast-reflexes-and-slow-reasoning",[1234,1238,1242,1246,1250,1254],{"id":1235,"name":1236,"slug":1237},262,"Super Smash Bros.","super-smash-bros",{"id":1239,"name":1240,"slug":1241},251,"Sfocatura e persistenza","blur-and-persistence",{"id":1243,"name":1244,"slug":1245},252,"Overdrive e Smearing","overdrive-and-smearing",{"id":1247,"name":1248,"slug":1249},253,"Frequenza di aggiornamento e chiarezza","refresh-and-clarity",{"id":1251,"name":1252,"slug":1253},430,"Animal Crossing","animal-crossing",{"id":1255,"name":1256,"slug":1257},337,"Regole corrette per il limite di fotogrammi","correct-frame-cap-rules",{"id":392,"login":1259,"email":1260,"displayName":1261},"aleksandar","aleksandar@stajic.de","Aleksandar Stajic",[1263,1805],{"lang":8,"title":1264,"content":1265,"contentJson":1266,"excerpt":1804},"PUBG Ally Shows Why AI Teammates Need Two Brains: Fast Reflexes and Slow Reasoning","{\"time\":1790376779898,\"blocks\":[{\"id\":\"intro\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A language model can talk about a firefight, but it should not be responsible for every movement, aim adjustment and split-second reaction inside one. NVIDIA ACE and KRAFTON's PUBG Ally show why useful AI teammates need more than a single model: fast gameplay control and slower language reasoning are different jobs.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"direct\",\"type\":\"callout\",\"data\":{\"variant\":\"info\",\"title\":\"Direct answer\",\"body\":\"\u003Cstrong>The strongest architecture for an AI teammate is not “LLM controls everything.”\u003C\u002Fstrong> PUBG Ally separates fast reactive gameplay from deliberate reasoning. A behavior-tree layer handles reflex-level movement and combat, while a small language model interprets player intent, live game state and higher-level coordination.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"model-note\",\"type\":\"callout\",\"data\":{\"variant\":\"note\",\"title\":\"The model used in this article\",\"body\":\"The Two-Speed Game Agent model and Action Authority Boundary below are practical Figure Rocks frameworks inspired by the architecture publicly described for NVIDIA ACE and PUBG Ally. 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They are useful for understanding the implemented system but should not be treated as independent performance benchmarking.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-conclusion\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Conclusion\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-conc-1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The future of game agents is unlikely to be one giant model replacing the game AI stack.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-conc-2\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"PUBG Ally points toward a hybrid architecture instead: language models interpret intent and make high-level decisions; deterministic controllers execute fast gameplay; live state keeps the model grounded; and the game engine retains authority over what can actually happen.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"p-conc-3\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The winning design is not the agent that thinks about everything. 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Fast gameplay actions benefit from bounded game-side controllers.\"},{\"id\":\"faq3\",\"question\":\"Does PUBG Ally run in the cloud?\",\"answer\":\"NVIDIA says the core ACE models used by PUBG Ally run locally on the player's GPU, including the small language model.\"},{\"id\":\"faq4\",\"question\":\"How does the AI know what is happening in the match?\",\"answer\":\"The game exposes live state through observation tools, while player voice is transcribed and combined with that state for model reasoning.\"},{\"id\":\"faq5\",\"question\":\"What is the ACE Game Agent SDK?\",\"answer\":\"It is NVIDIA's lightweight C\u002FC++ framework for native in-game agents, exposing Agent, Chat and RAG APIs and designed for on-device integration.\"},{\"id\":\"faq6\",\"question\":\"Will AI agents replace scripted NPCs?\",\"answer\":\"Not everywhere. Scripted AI remains cheaper, deterministic and effective for bounded behaviors. Agentic AI is most useful where language, adaptation and open-ended coordination matter.\"}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-glossary\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Glossary\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"glossary\",\"type\":\"glossary\",\"data\":{\"title\":\"Key game-agent terms\",\"entries\":[{\"term\":\"System 1 control\",\"definition\":\"Fast reactive game-side logic used for immediate actions such as movement, combat and navigation.\",\"anchor\":\"system-1-control\"},{\"term\":\"System 2 reasoning\",\"definition\":\"Slower deliberate reasoning used for planning, player intent interpretation, coordination and conversation.\",\"anchor\":\"system-2-reasoning\"},{\"term\":\"Two-Speed Game Agent\",\"definition\":\"A Figure Rocks model that separates reflex-level game control from higher-level model reasoning.\",\"anchor\":\"two-speed-game-agent\"},{\"term\":\"Action Authority Boundary\",\"definition\":\"A Figure Rocks concept defining which intentions a model may choose and which legal actions the game engine is allowed to execute.\",\"anchor\":\"action-authority-boundary\"},{\"term\":\"Observation tool\",\"definition\":\"A game-side interface that exposes selected current state to an AI agent in a structured or textual form.\",\"anchor\":\"observation-tool\"},{\"term\":\"Agent harness\",\"definition\":\"The orchestration layer connecting model inference, observations, tools, memory, retrieval and game-side execution.\",\"anchor\":\"agent-harness\"},{\"term\":\"NVIGI\",\"definition\":\"NVIDIA's in-game inferencing framework for running and scheduling local AI models alongside game graphics workloads.\",\"anchor\":\"nvigi\"}]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"h-sources\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Primary sources\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"src-pubg-deep-dive\",\"type\":\"linkTool\",\"data\":{\"link\":\"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fblog\u002Fhow-krafton-built-pubg-ally-a-co-playable-character-powered-by-nvidia-ace\u002F\",\"meta\":{\"image\":{\"url\":\"\"},\"title\":\"NVIDIA Developer — How KRAFTON Built PUBG Ally\",\"description\":\"Official technical deep dive covering the System 1 behavior-tree \u002F System 2 SLM architecture, live game-state observations, on-device inference and domain adaptation.\"}},\"tunes\":{}},{\"id\":\"src-ace-sdk\",\"type\":\"linkTool\",\"data\":{\"link\":\"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Face-for-games\",\"meta\":{\"image\":{\"url\":\"\"},\"title\":\"NVIDIA Developer — ACE for Games\",\"description\":\"Official ACE overview covering the Game Agent SDK, Agent\u002FChat\u002FRAG APIs, on-device models and autonomous game-character use cases.\"}},\"tunes\":{}},{\"id\":\"src-ace-companions\",\"type\":\"linkTool\",\"data\":{\"link\":\"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fblog\u002Fbuild-on-device-ai-companions-with-the-nvidia-ace-game-agent-sdk-and-unreal-engine-5-plugins\u002F\",\"meta\":{\"image\":{\"url\":\"\"},\"title\":\"NVIDIA Developer — Build On-Device AI Companions\",\"description\":\"Official June 2026 article introducing the Game Agent SDK, Unreal Engine plugins and on-device AI companion architecture.\"}},\"tunes\":{}},{\"id\":\"src-pubg-beta\",\"type\":\"linkTool\",\"data\":{\"link\":\"https:\u002F\u002Fwww.nvidia.com\u002Fen-us\u002Fgeforce\u002Fnews\u002Fpubg-ally-ai-teammate-beta-available-now\u002F\",\"meta\":{\"image\":{\"url\":\"\"},\"title\":\"NVIDIA GeForce — PUBG Ally Duo Mode Beta\",\"description\":\"Official article describing PUBG Ally as a collaborative autonomous AI teammate and the evolution of ACE beyond conversational NPCs.\"}},\"tunes\":{}},{\"id\":\"src-multilingual\",\"type\":\"linkTool\",\"data\":{\"link\":\"https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fblog\u002Fwhats-new-for-game-developers-in-nvidia-rtx-dlss-4-5-for-ue5-and-multilingual-ai-characters\u002F\",\"meta\":{\"image\":{\"url\":\"\"},\"title\":\"NVIDIA Developer — Multilingual AI Characters\",\"description\":\"Official May 2026 update describing multilingual on-device ACE models for language, ASR and TTS.\"}},\"tunes\":{}}],\"version\":\"2.31.6\"}",{"time":1267,"blocks":1268,"version":1803},1790376779898,[1269,1273,1278,1283,1287,1291,1295,1299,1303,1307,1311,1315,1319,1323,1343,1365,1369,1373,1377,1381,1388,1392,1396,1400,1405,1427,1431,1435,1439,1443,1447,1470,1474,1478,1482,1486,1490,1494,1498,1502,1506,1533,1537,1541,1545,1549,1553,1557,1561,1565,1569,1573,1577,1581,1606,1610,1633,1638,1642,1646,1650,1654,1658,1662,1666,1670,1674,1678,1682,1686,1690,1694,1698,1702,1706,1710,1713,1736,1740,1764,1768,1775,1782,1789,1796],{"id":541,"data":1270,"type":544,"tunes":1272},{"text":1271},"A language model can talk about a firefight, but it should not be responsible for every movement, aim adjustment and split-second reaction inside one. NVIDIA ACE and KRAFTON's PUBG Ally show why useful AI teammates need more than a single model: fast gameplay control and slower language reasoning are different jobs.",{},{"id":547,"data":1274,"type":552,"tunes":1277},{"body":1275,"title":1276,"variant":551},"\u003Cstrong>The strongest architecture for an AI teammate is not “LLM controls everything.”\u003C\u002Fstrong> PUBG Ally separates fast reactive gameplay from deliberate reasoning. A behavior-tree layer handles reflex-level movement and combat, while a small language model interprets player intent, live game state and higher-level coordination.","Direct answer",{},{"id":555,"data":1279,"type":552,"tunes":1282},{"body":1280,"title":1281,"variant":559},"The Two-Speed Game Agent model and Action Authority Boundary below are practical Figure Rocks frameworks inspired by the architecture publicly described for NVIDIA ACE and PUBG Ally. They are not official NVIDIA or KRAFTON terminology.","The model used in this article",{},{"id":562,"data":1284,"type":566,"tunes":1286},{"title":1285,"maxLevel":565,"minLevel":47},"Contents",{},{"id":569,"data":1288,"type":572,"tunes":1290},{"text":1289,"level":47},"Why one AI model should not run the whole character",{},{"id":575,"data":1292,"type":544,"tunes":1294},{"text":1293},"A modern game character has to solve several problems at radically different timescales.",{},{"id":580,"data":1296,"type":544,"tunes":1298},{"text":1297},"It may need to avoid an obstacle in milliseconds, react to nearby gunfire, follow a player command, decide whether to loot, explain a plan in natural language and remember what the player asked earlier.",{},{"id":585,"data":1300,"type":544,"tunes":1302},{"text":1301},"Trying to force all of that through one language-model loop creates a timing mismatch. The model is good at semantic reasoning and planning, but real-time control often needs deterministic logic that can react every game tick.",{},{"id":590,"data":1304,"type":572,"tunes":1306},{"text":1305,"level":47},"PUBG Ally uses a two-speed architecture",{},{"id":595,"data":1308,"type":544,"tunes":1310},{"text":1309},"KRAFTON describes PUBG Ally as a co-playable AI teammate powered by NVIDIA ACE. The system combines player voice, live match state, a small language model and game-side control logic.",{},{"id":600,"data":1312,"type":544,"tunes":1314},{"text":1313},"According to NVIDIA's technical deep dive, the architecture separates a System 1 behavior tree from a System 2 language model. The behavior tree handles fast reactive gameplay such as movement and combat, while the language model handles deliberate reasoning, communication and coordination.",{},{"id":605,"data":1316,"type":544,"tunes":1318},{"text":1317},"That split is one of the most important design patterns in real-time game AI because it gives each subsystem authority over the work it is actually suited to perform.",{},{"id":610,"data":1320,"type":572,"tunes":1322},{"text":1321,"level":47},"The Two-Speed Game Agent model",{},{"id":615,"data":1324,"type":635,"tunes":1342},{"steps":1325,"title":1341,"orientation":634},[1326,1329,1332,1335,1338],{"label":1327,"description":1328},"1. Perception and observation","The game exposes relevant live state such as position, inventory, threats, nearby objects and player requests.",{"label":1330,"description":1331},"2. Deliberate reasoning","The language model interprets intent, chooses a goal, plans and decides which tool or action class to invoke.",{"label":1333,"description":1334},"3. Action handoff","The high-level decision is converted into structured game-side commands.",{"label":1336,"description":1337},"4. Reactive execution","Behavior trees or other deterministic controllers handle movement, combat, navigation and reflex-level reactions.",{"label":1339,"description":1340},"5. Re-observation","The agent reads the changed game state and updates its plan when the world no longer matches the previous assumptions.","How a practical AI teammate can divide the work",{},{"id":638,"data":1344,"type":666,"tunes":1364},{"rows":1345,"title":1358,"layout":658,"columns":1359},[1346,1349,1352,1355],{"id":642,"label":1347,"values":1348},"Timescale",[13,13],{"id":646,"label":1350,"values":1351},"Typical tasks",[13,13],{"id":650,"label":1353,"values":1354},"If it is too slow",[13,13],{"id":654,"label":1356,"values":1357},"Best control style",[13,13],"System 1 vs System 2 in a game agent",[1360,1362],{"id":661,"label":1361},"Fast reactive layer",{"id":664,"label":1363},"Deliberate reasoning layer",{},{"id":669,"data":1366,"type":572,"tunes":1368},{"text":1367,"level":47},"Live game state is what makes the model useful",{},{"id":674,"data":1370,"type":544,"tunes":1372},{"text":1371},"The PUBG Ally model does not reason from dialogue alone. NVIDIA says the game engine exposes live match state to the agent through observation tools represented as textual descriptions.",{},{"id":679,"data":1374,"type":544,"tunes":1376},{"text":1375},"That matters because a teammate needs to know what is happening now: what the player said, what items exist nearby, where danger is coming from and whether the previous plan is still valid.",{},{"id":684,"data":1378,"type":544,"tunes":1380},{"text":1379},"This is the same reliability principle that applies to any game assistant: general game knowledge is not enough when the correct action depends on current session state.",{},{"id":689,"data":1382,"type":695,"tunes":1387},{"url":1383,"title":1384,"excerpt":1385,"ctaLabel":1386},"https:\u002F\u002Ffigure.rocks\u002Fblog\u002Fyour-game-assistant-knows-the-game-but-does-it-know-your-game-state","Your Game Assistant Knows the Game — But Does It Know Your Game State?","Why current health, inventory, quest flags, cooldowns and other live state determine whether AI game advice is actually valid.","Read the game-state guide",{},{"id":698,"data":1389,"type":572,"tunes":1391},{"text":1390,"level":47},"The Action Authority Boundary",{},{"id":703,"data":1393,"type":544,"tunes":1395},{"text":1394},"A useful real-time game agent needs a clear boundary between what the model may decide and what the game engine may actually execute.",{},{"id":708,"data":1397,"type":544,"tunes":1399},{"text":1398},"The model can choose a goal such as “move to cover,” “loot ammunition,” “follow the player” or “engage that enemy.” The game-side controller should then translate that intent into legal, bounded actions that obey navigation, animation, cooldowns, physics and game rules.",{},{"id":713,"data":1401,"type":552,"tunes":1404},{"body":1402,"title":1403,"variant":717},"Let the model choose among \u003Cstrong>authorized intentions\u003C\u002Fstrong>. Let the engine execute only \u003Cstrong>validated game actions\u003C\u002Fstrong>.","The safety pattern",{},{"id":720,"data":1406,"type":666,"tunes":1426},{"rows":1407,"title":1420,"layout":658,"columns":1421},[1408,1411,1414,1417],{"id":724,"label":1409,"values":1410},"Movement",[13,13],{"id":728,"label":1412,"values":1413},"Combat",[13,13],{"id":732,"label":1415,"values":1416},"Inventory",[13,13],{"id":736,"label":1418,"values":1419},"Speech",[13,13],"Good vs dangerous agent control",[1422,1424],{"id":742,"label":1423},"Bounded architecture",{"id":745,"label":1425},"Unbounded architecture",{},{"id":749,"data":1428,"type":572,"tunes":1430},{"text":1429,"level":47},"Why event-driven reasoning beats constant language-model polling",{},{"id":754,"data":1432,"type":544,"tunes":1434},{"text":1433},"PUBG Ally's model loop is described as event-driven. It can be triggered by the player speaking or by relevant in-game events.",{},{"id":759,"data":1436,"type":544,"tunes":1438},{"text":1437},"That is more efficient than asking the model to rethink the entire world on every frame. Most frames do not require a strategic decision.",{},{"id":764,"data":1440,"type":544,"tunes":1442},{"text":1441},"A good trigger system calls the language model when semantics matter: a new order arrives, a threat changes the plan, an objective is completed, an item becomes relevant or the current plan fails.",{},{"id":769,"data":1444,"type":572,"tunes":1446},{"text":1445,"level":47},"The Decision Trigger Filter",{},{"id":774,"data":1448,"type":635,"tunes":1469},{"steps":1449,"title":1468,"orientation":634},[1450,1453,1456,1459,1462,1465],{"label":1451,"description":1452},"Player intent changed","A new spoken or textual request requires interpretation.",{"label":1454,"description":1455},"Plan invalidated","The target disappeared, path failed, item is gone or combat changed the situation.",{"label":1457,"description":1458},"High-level milestone reached","The character arrived, looted, healed or completed a planned subgoal.",{"label":1460,"description":1461},"Important new observation","A new threat, resource or strategic opportunity appears.",{"label":1463,"description":1464},"Conversation needed","The agent should confirm, explain or ask for clarification.",{"label":1466,"description":1467},"Otherwise stay reactive","Let low-level controllers continue without unnecessary model inference.","When should the language model wake up?",{},{"id":798,"data":1471,"type":572,"tunes":1473},{"text":1472,"level":47},"On-device inference changes the design space",{},{"id":803,"data":1475,"type":544,"tunes":1477},{"text":1476},"NVIDIA ACE is designed around on-device inference as well as cloud options. For PUBG Ally, NVIDIA says the small language model runs locally on the player's GPU.",{},{"id":808,"data":1479,"type":544,"tunes":1481},{"text":1480},"The published architecture uses a 2B-parameter Mistral-NeMo-Minitron model designed to fit into the VRAM headroom remaining after PUBG itself is running.",{},{"id":813,"data":1483,"type":544,"tunes":1485},{"text":1484},"That is a non-trivial constraint. Game AI cannot simply consume all available GPU memory or compute because the graphics workload still has priority.",{},{"id":818,"data":1487,"type":572,"tunes":1489},{"text":1488,"level":47},"AI inference now competes with rendering",{},{"id":823,"data":1491,"type":544,"tunes":1493},{"text":1492},"This creates a new resource problem for games: graphics and AI inference may share the same GPU.",{},{"id":828,"data":1495,"type":544,"tunes":1497},{"text":1496},"NVIDIA's In-Game Inferencing SDK is designed to schedule local AI models alongside graphics workloads. Its purpose is not only to run models, but to do so without destroying the game's frame-time budget.",{},{"id":833,"data":1499,"type":544,"tunes":1501},{"text":1500},"That means future performance reviews may need to measure not only DLSS, ray tracing and VRAM use, but also the cost of local NPC inference.",{},{"id":838,"data":1503,"type":572,"tunes":1505},{"text":1504,"level":47},"The Game AI Resource Budget",{},{"id":843,"data":1507,"type":658,"tunes":1532},{"content":1508,"stretched":870,"withHeadings":15},[1509,1513,1516,1520,1524,1528],[1510,1511,1512],"Resource","Graphics needs it for","AI agent needs it for",[851,1514,1515],"Textures, buffers, geometry, ray tracing, frame generation","Model weights, KV cache, embeddings and inference buffers",[1517,1518,1519],"GPU compute","Rasterization, RT, neural graphics","SLM\u002FASR\u002FTTS inference",[1521,1522,1523],"CPU time","Simulation, draw submission, game systems","Agent orchestration, tools, text processing",[1525,1526,1527],"Memory bandwidth","Asset and render workloads","Model execution and data movement",[1529,1530,1531],"Frame-time headroom","Smooth presentation","Low-latency inference without visible stutter",{},{"id":873,"data":1534,"type":572,"tunes":1536},{"text":1535,"level":47},"Why small models make sense inside games",{},{"id":878,"data":1538,"type":544,"tunes":1540},{"text":1539},"A game agent does not need to know everything on the internet. It needs to understand the game's vocabulary, current state, action tools and a limited set of relevant knowledge.",{},{"id":883,"data":1542,"type":544,"tunes":1544},{"text":1543},"That is why NVIDIA ACE emphasizes small models optimized for gaming hardware. KRAFTON also describes domain adaptation for PUBG Ally: the model was constrained to the Sanhok map and AI Duo context and trained around PUBG-specific concepts and tool use.",{},{"id":888,"data":1546,"type":544,"tunes":1548},{"text":1547},"A smaller specialized model can be more useful than a much larger general model if its world, tools and action boundaries are well defined.",{},{"id":893,"data":1550,"type":572,"tunes":1552},{"text":1551,"level":47},"RAG and tools solve different problems",{},{"id":898,"data":1554,"type":544,"tunes":1556},{"text":1555},"NVIDIA's ACE Game Agent SDK exposes Agent, Chat and RAG APIs. Those are separate capabilities because knowledge retrieval and action execution are not the same thing.",{},{"id":903,"data":1558,"type":544,"tunes":1560},{"text":1559},"RAG can provide grounded game knowledge such as item rules, faction data or mechanics. Tools expose what the agent can observe or do in the live game.",{},{"id":908,"data":1562,"type":544,"tunes":1564},{"text":1563},"An agent can retrieve the correct fact and still fail if it has the wrong live state or invokes the wrong action. Knowledge, state and action authority all need separate validation.",{},{"id":913,"data":1566,"type":572,"tunes":1568},{"text":1567,"level":47},"What traditional NPCs still do better",{},{"id":918,"data":1570,"type":544,"tunes":1572},{"text":1571},"Language-model agents are not automatically better at every NPC task.",{},{"id":923,"data":1574,"type":544,"tunes":1576},{"text":1575},"Scripted logic is cheaper, easier to test and more predictable when the desired behavior is already known. A door guard who has three fixed states does not need an agentic reasoning loop.",{},{"id":928,"data":1578,"type":544,"tunes":1580},{"text":1579},"The strongest use cases are situations where natural language, broad planning, contextual adaptation or player-specific coordination create value that static logic struggles to provide.",{},{"id":933,"data":1582,"type":666,"tunes":1605},{"rows":1583,"title":1599,"layout":658,"columns":1600},[1584,1587,1590,1593,1596],{"id":937,"label":1585,"values":1586},"Predictability",[13,13],{"id":941,"label":1588,"values":1589},"Open-ended language",[13,13],{"id":945,"label":1591,"values":1592},"Unexpected player intent",[13,13],{"id":949,"label":1594,"values":1595},"Reflex actions",[13,13],{"id":953,"label":1597,"values":1598},"Deterministic QA",[13,13],"When to use scripted AI vs agentic AI",[1601,1603],{"id":959,"label":1602},"Traditional\u002Fscripted AI",{"id":962,"label":1604},"Agentic AI",{},{"id":966,"data":1607,"type":572,"tunes":1609},{"text":1608,"level":47},"The Agent Reliability Loop",{},{"id":971,"data":1611,"type":635,"tunes":1632},{"steps":1612,"title":1631,"orientation":634},[1613,1616,1619,1622,1625,1628],{"label":1614,"description":1615},"Observe","Read only the current state relevant to the decision.",{"label":1617,"description":1618},"Reason","Choose a goal or action class from the observed state and player intent.",{"label":1620,"description":1621},"Validate","Check that the action is legal, available and authorized.",{"label":1623,"description":1624},"Execute","Hand the intent to deterministic game-side control.",{"label":1626,"description":1627},"Confirm","Read the resulting game state rather than assuming success.",{"label":1629,"description":1630},"Replan","If the result differs from expectation, update the plan instead of hallucinating continuity.","What should happen before and after every meaningful agent action",{},{"id":995,"data":1634,"type":552,"tunes":1637},{"body":1635,"title":1636,"variant":999},"It is not only saying a wrong fact. It is \u003Cstrong>believing an action succeeded when the engine says it did not\u003C\u002Fstrong>. Every meaningful action should close with state confirmation.","The most dangerous game-agent hallucination",{},{"id":1002,"data":1639,"type":572,"tunes":1641},{"text":1640,"level":47},"Why natural speech makes errors more convincing",{},{"id":1007,"data":1643,"type":544,"tunes":1645},{"text":1644},"ACE can combine automatic speech recognition, language reasoning and text-to-speech so a teammate can hear, act and speak naturally.",{},{"id":1012,"data":1647,"type":544,"tunes":1649},{"text":1648},"That improves immersion, but it also increases the need for grounding. A confident spoken sentence such as “I picked up the med kit” sounds authoritative even if the item interaction failed.",{},{"id":1017,"data":1651,"type":544,"tunes":1653},{"text":1652},"Speech should therefore report confirmed state wherever possible, not merely the model's intended action.",{},{"id":1022,"data":1655,"type":572,"tunes":1657},{"text":1656,"level":47},"Multilingual game agents are becoming practical",{},{"id":1027,"data":1659,"type":544,"tunes":1661},{"text":1660},"NVIDIA expanded ACE in 2026 with multilingual on-device models for language, speech recognition and speech synthesis.",{},{"id":1032,"data":1663,"type":544,"tunes":1665},{"text":1664},"NVIDIA's May 2026 developer update describes Qwen 3.5 4B support across 201 languages and dialects, Riva Parakeet TDT 600M speech recognition for 25 languages and Chatterbox Multilingual 500M voices across 24 languages.",{},{"id":1037,"data":1667,"type":544,"tunes":1669},{"text":1668},"That broadens the design space for AI companions beyond English-only demos and makes local language interaction a realistic product feature.",{},{"id":1042,"data":1671,"type":572,"tunes":1673},{"text":1672,"level":47},"What would change this answer?",{},{"id":1047,"data":1675,"type":544,"tunes":1677},{"text":1676},"The architecture could become more unified if future models achieve deterministic sub-frame action latency while remaining small enough to run continuously beside graphics workloads. Today, separating reflex control from semantic reasoning remains the more practical design.",{},{"id":1052,"data":1679,"type":544,"tunes":1681},{"text":1680},"Specialized neural control policies may also replace some traditional behavior-tree functions, but the need for explicit action authority, state validation and fast execution will remain.",{},{"id":1057,"data":1683,"type":572,"tunes":1685},{"text":1684,"level":47},"Limitations",{},{"id":1062,"data":1687,"type":544,"tunes":1689},{"text":1688},"PUBG Ally is one implementation, not proof that every game should adopt the same architecture. Different genres have different latency, determinism, hardware and gameplay requirements.",{},{"id":1067,"data":1691,"type":544,"tunes":1693},{"text":1692},"The public architecture details are also primarily provided by NVIDIA and KRAFTON. They are useful for understanding the implemented system but should not be treated as independent performance benchmarking.",{},{"id":1072,"data":1695,"type":572,"tunes":1697},{"text":1696,"level":47},"Conclusion",{},{"id":1077,"data":1699,"type":544,"tunes":1701},{"text":1700},"The future of game agents is unlikely to be one giant model replacing the game AI stack.",{},{"id":1082,"data":1703,"type":544,"tunes":1705},{"text":1704},"PUBG Ally points toward a hybrid architecture instead: language models interpret intent and make high-level decisions; deterministic controllers execute fast gameplay; live state keeps the model grounded; and the game engine retains authority over what can actually happen.",{},{"id":1087,"data":1707,"type":544,"tunes":1709},{"text":1708},"The winning design is not the agent that thinks about everything. It is the agent that knows what it should think about—and what should stay in the game loop.",{},{"id":1092,"data":1711,"type":572,"tunes":1712},{"text":1094,"level":47},{},{"id":1097,"data":1714,"type":1097,"tunes":1735},{"items":1715,"title":1734},[1716,1719,1722,1725,1728,1731],{"id":1101,"answer":1717,"question":1718},"No. KRAFTON's published architecture separates language-model reasoning from fast behavior-tree control for movement and combat.","Does PUBG Ally use one AI model to control everything?",{"id":1105,"answer":1720,"question":1721},"Language-model inference is designed for semantic reasoning, not deterministic per-tick motor control. Fast gameplay actions benefit from bounded game-side controllers.","Why not let an LLM control movement directly?",{"id":1109,"answer":1723,"question":1724},"NVIDIA says the core ACE models used by PUBG Ally run locally on the player's GPU, including the small language model.","Does PUBG Ally run in the cloud?",{"id":1113,"answer":1726,"question":1727},"The game exposes live state through observation tools, while player voice is transcribed and combined with that state for model reasoning.","How does the AI know what is happening in the match?",{"id":1117,"answer":1729,"question":1730},"It is NVIDIA's lightweight C\u002FC++ framework for native in-game agents, exposing Agent, Chat and RAG APIs and designed for on-device integration.","What is the ACE Game Agent SDK?",{"id":1121,"answer":1732,"question":1733},"Not everywhere. Scripted AI remains cheaper, deterministic and effective for bounded behaviors. Agentic AI is most useful where language, adaptation and open-ended coordination matter.","Will AI agents replace scripted NPCs?","AI teammates, NVIDIA ACE and game agents",{},{"id":1127,"data":1737,"type":572,"tunes":1739},{"text":1738,"level":47},"Glossary",{},{"id":1132,"data":1741,"type":1132,"tunes":1763},{"title":1742,"entries":1743},"Key game-agent terms",[1744,1747,1750,1753,1756,1759,1761],{"term":1745,"anchor":1138,"definition":1746},"System 1 control","Fast reactive game-side logic used for immediate actions such as movement, combat and navigation.",{"term":1748,"anchor":1142,"definition":1749},"System 2 reasoning","Slower deliberate reasoning used for planning, player intent interpretation, coordination and conversation.",{"term":1751,"anchor":1146,"definition":1752},"Two-Speed Game Agent","A Figure Rocks model that separates reflex-level game control from higher-level model reasoning.",{"term":1754,"anchor":1150,"definition":1755},"Action Authority Boundary","A Figure Rocks concept defining which intentions a model may choose and which legal actions the game engine is allowed to execute.",{"term":1757,"anchor":1154,"definition":1758},"Observation tool","A game-side interface that exposes selected current state to an AI agent in a structured or textual form.",{"term":1157,"anchor":1158,"definition":1760},"The orchestration layer connecting model inference, observations, tools, memory, retrieval and game-side execution.",{"term":1161,"anchor":1162,"definition":1762},"NVIDIA's in-game inferencing framework for running and scheduling local AI models alongside game graphics workloads.",{},{"id":1166,"data":1765,"type":572,"tunes":1767},{"text":1766,"level":47},"Primary sources",{},{"id":1171,"data":1769,"type":1178,"tunes":1774},{"link":1173,"meta":1770},{"image":1771,"title":1772,"description":1773},{"url":13},"NVIDIA Developer — How KRAFTON Built PUBG Ally","Official technical deep dive covering the System 1 behavior-tree \u002F System 2 SLM architecture, live game-state observations, on-device inference and domain adaptation.",{},{"id":1181,"data":1776,"type":1178,"tunes":1781},{"link":1183,"meta":1777},{"image":1778,"title":1779,"description":1780},{"url":13},"NVIDIA Developer — ACE for Games","Official ACE overview covering the Game Agent SDK, Agent\u002FChat\u002FRAG APIs, on-device models and autonomous game-character use cases.",{},{"id":1190,"data":1783,"type":1178,"tunes":1788},{"link":1192,"meta":1784},{"image":1785,"title":1786,"description":1787},{"url":13},"NVIDIA Developer — Build On-Device AI Companions","Official June 2026 article introducing the Game Agent SDK, Unreal Engine plugins and on-device AI companion architecture.",{},{"id":1199,"data":1790,"type":1178,"tunes":1795},{"link":1201,"meta":1791},{"image":1792,"title":1793,"description":1794},{"url":13},"NVIDIA GeForce — PUBG Ally Duo Mode Beta","Official article describing PUBG Ally as a collaborative autonomous AI teammate and the evolution of ACE beyond conversational NPCs.",{},{"id":1208,"data":1797,"type":1178,"tunes":1802},{"link":1210,"meta":1798},{"image":1799,"title":1800,"description":1801},{"url":13},"NVIDIA Developer — Multilingual AI Characters","Official May 2026 update describing multilingual on-device ACE models for language, ASR and TTS.",{},"2.31.6","A language model can understand tactics and player intent, but it should not control every movement and combat reaction directly. PUBG Ally shows a more practical architecture: fast behavior-tree control for reflex actions, combined with a small language model for planning, coordination and natural 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