Wolfcha（AI 狼人杀）：单人入座、LLM 智能体补位的多智能体狼人杀

Wolfcha 是一款以 AI 智能体为核心的多智能体狼人杀游戏。玩家只占据一个座位，其余 7–11 个座位由 LLM 驱动的 AI 玩家补位，组成 8–12 人的完整对局。项目由 TypeScript 编写，基于 Next.js 构建，目标是把线下狼人杀中最难凑齐的“一桌性格各异的玩家”用 AI 还原出来。

据 README 描述，Wolfcha 诞生于 Watcha × ModelScope Global Hackathon。名字由 Wolf 与 Cha（猹） 组合而成，既指狼人杀，也暗含“围观一桌 AI 人格碰撞”的旁观者视角。

玩法指南

一局 Wolfcha 的流程与常规狼人杀类似，README 将其拆为四个阶段：

1. 夜幕降临：狼人选择袭击目标，特殊角色依据私有信息行动。
2. 桌面发言：每位存活玩家依次解释、怀疑、误导或推动自己的判断。
3. 全体投票：把对话转化为一次集体决策。
4. 故事变化：新的死亡与公开信息重塑下一轮局势。

玩家可选择的身份包括：村民、狼人、白狼王、预言家、女巫、猎人、守卫、白痴。由于对话是实时生成的，相同的身份配置也可能产生截然不同的一桌表现。

技术要点

README 列出的技术栈如下：

• Next.js 16：应用框架；
• TypeScript：主要开发语言；
• Tailwind CSS 4：样式方案；
• Jotai：状态管理；
• Radix UI：无障碍 UI 组件；
• Framer Motion：动画；
• Tiptap：富文本编辑相关能力。

从项目定位看，Wolfcha 属于多智能体（multi-agent）与社会推理（social deduction）结合的 AI 原生游戏，AI 玩家的记忆、人格与阵营目标共同构成了对局的核心逻辑。