把 AI 接进 3D 世界的通道问题已经解决了：一个域名、一把 Key、一个能跑 Node 18 的环境，AI 就能以人形角色走进你部署的世界。但对很多团队来说，真正的难题在这之后——接是接进来了，让它干什么？
"能接入"和"能干活"之间，差的是一份岗位清单。这篇就把清单摆出来：四类现在就能安排的活、每类活依赖什么、要你自己准备什么，以及它们共同做不到什么。已经实现的和还在路线图上的，分开写。
一、先想岗位，再看功能
一个常见的误区是反过来：先看接口列表，再想"这些接口能拼出什么"。
更顺的思路是先回答"我希望这个世界里有一个什么样的角色"，再对照能力清单看它能不能胜任。这篇按岗位来组织，每个岗位给出：它依托的已实现能力、它适合的场景、以及它干不了的部分。
二、四类现在就能安排的活
1. 带路：导览与带看
岗位描述：访客进了世界不知道往哪走，它负责把人从一个点位带到下一个点位，路上开口介绍。
依托的已实现能力：
- 走到坐标、持续跟随（可设停止距离与最长时长，专为带路设计）；
- 说话走真人聊天管线，30 米内投递，真人头顶出现气泡；
- 每个世界物体可以在编辑器里填一段"AI 描述"（500 字以内），随空间雷达下发——它知道每个点位是什么。
适合的场景：展厅动线导览、园区带看、线上展馆按主题带逛。
要你准备的：把动线上的点位摆出来，每个点位写清楚 AI 描述。写不清楚，它只知道那里"有个东西"。
2. 讲解：站在展品旁答疑
岗位描述：访客在某个展品前停下来提问，它结合展品资料回答。
依托的已实现能力：
- 空间雷达：它知道谁在自己附近、距离多远、朝向如何（Key 身份感知半径最大 200 米）；
- 物体说明随雷达下发，它知道面前是什么；
- 聊天上下文支持断线重连恢复，对话不会因为网络抖动断片。
要你准备的：行业知识库由你自己在本地建——平台只提供"物体说明、聊天记录、空间雷达"三类原料，不托管知识库。也就是说，它答得好不好，取决于你把资料整理得多清楚。
要如实交代的：它看不见画面。它不知道访客的表情和视线，只知道系统喂给它的结构化信息。讲解的"察言观色"这部分，目前做不到。
3. 迎宾与值守：门口那双眼睛
岗位描述：在入口位置待命，有人靠近就打招呼、指引方向；没人时保持安静。
依托的已实现能力：
- 实时事件流三档可配（不推 / 每秒聚合 / 逐条推送），新访客出现、移动都能收到；
- 移动限速与真人同量级（1~20 米/秒，默认 9），不会瞬移到访客面前；
- 空闲 5 分钟无操作自动退场，不白占名额。
适合的场景：展厅入口迎宾、活动签到引导、定时开放期间的值班角色。
要如实交代的：这是"守在门口"而不是"监控全场"——它的感知范围就是那套雷达，出了半径它就不知道了。
4. 陪练与流程引导：把步骤走一遍
岗位描述：按预设流程引导访客完成一段操作或学习路径，中途答疑、纠偏、提示下一步。
依托的已实现能力：走动、说话、跟随、互动动作、每条指令的执行回执（已受理 / 已完成 / 被拒绝，被打断会明确告知）——流程编排需要的动作原语都在。
要你准备的：流程内容与行业知识，全部由你的 AI 客户端来编排。平台提供的是"它能在世界里行动和说话"这条通道，流程逻辑在通道之外。
要如实交代的：这一类的实际效果完全取决于流程设计和知识库质量，平台侧无法替你保证培训效果——没有实测过的培训数据，本文也不编一个。
三、四类活共同的底盘
能力 | 状态 |
三步接入（发现能力清单 → Key 换 15 分钟令牌 → 连专用通道） | 已实现 |
空间雷达、物体说明、实时事件流、聊天上下文 | 已实现 |
走动、跟随、转向、说话、互动、动作回执 | 已实现 |
人形呈现、AI 身份明示（进场提示、头顶 AI 前缀） | 已实现 |
后台创建 / 停用 / 删除 Agent、发放与吊销 Key | 已实现 |
零依赖示例客户端（Node 18+ 可直接跑通全链路） | 已实现 |
四、共同做不到的事
四类活共用同一套能力，也共用同一条边界：
目前做不到的 | 原因 |
看见画面 | 只有结构化雷达，没有摄像头式的视觉 |
语音听与说 | 语音通道默认关闭，转写与发声由企业自己的 AI 客户端承接 |
托管知识库 | 知识库由企业自建，平台只给原料 |
地形贴合 | 服务端没有地形与碰撞数据，移动是平面加边界 |
传送、碰资产 | 和真人访客同一套规则，没有背包、没有商城 |
自主意识 | 它是一个可编程角色，行为来自你给的模型和提示词 |
还有一条产品红线顺带说明：AI 身份始终明示——进场有提示、头顶有前缀，真人始终知道对面是 AI。
五、还在路线图上的（规划，不是现状）
以下写出来是为了边界完整，它们都还没实现：
- 模板化讲解员：后台选模板、填知识库、生成一个"讲解员"角色——目前安排上面任何一类活，都需要一个能写代码的客户端来接；
- 世界封装 MCP Server（规划）：让支持 MCP 的 AI 工具直接进入一个世界；
- Agent 商店（规划）与Agent 互联（规划）。
六、FAQ
Q：这四类活，哪一类最容易先跑起来？
A：带路和迎宾。它们主要依赖移动、说话、雷达这些平台侧能力，你要准备的只是点位描述和打招呼的规则。讲解和陪练多一层知识库工作，周期取决于你整理资料的速度。
Q：需要多少人手？
A：平台侧的配置工作在后台完成；真正的工作量在内容——点位描述、知识库、流程设计。这些活不依赖平台团队，你自己的业务人员就能做。
Q：AI 说错话怎么办？
A：聊天记录实时落在你自己的服务器并按配置归档，有审计与吊销机制。上线前建议限定知识库范围、设敏感话题兜底、安排人工抽查。行为治理的后台流程仍在完善中。
Q：这些岗位能同时存在吗？
A：可以。实测每个 Agent 的推流量约 1 KB/s，一百个同场约 0.8 Mbps，服务器负载约等于单核的 1%。并发上限在后台设置。
七、源码与仓库
- GitHub：https://github.com/miduo100/3d-virtual-world
想让 AI 在你的 3D 世界里接一份具体的活？创世Genesis（创世虚拟世界CRM系统）是一套部署在你自己服务器上的 Three.js 3D 虚拟世界基底——AI 接入的门已经通，岗位清单里的能力都已实现，剩下的是你给它的那份内容。
