AI驱动游戏开发工程闭环 腾讯专家解读落地路径

AI驱动游戏开发Harness工程闭环相关探索，正成为游戏研发工业化升级的核心方向。AI工具在过去两年里井喷式增长，但游戏研运的工业化管线并未同步升级，AI生成游戏资产和运用的实践仍然受限于“单点生成”。策划、美术、运维、运营这些能力，每一块单看都很厉害，但游戏研运是一个流水线，单点强不等于整条线强。

6月5日，2026腾讯云AI产业应用大会游戏专场上，IEG腾讯游戏技术专家杨梦舟以《从单点生成到Harness工程闭环：AI驱动的游戏开发生产力重构》为题发表演讲，解答AI如何从偶尔用一下的小帮手进化成覆盖全链路的工程闭环。以下是整理的演讲内容：

基于Unreal引擎的Harness工程落地案例

大家好，我叫杨梦舟，一般大家都叫我梦舟，我来自IEG。今天的题目我就不再念一遍了，看这个就好，我们直接看下一页。我们现在都听到Harness这个词，就是因为最近有龙虾热，然后也有养马热，对吧？都挺火的。但是它主要更多的是应用在通用的程序开发里。

游戏做起来其实是非常痛苦的一件事情，它不是像开发软件那么的清晰。所以今天我会结合WorkBuddy和Code Buddy以及Unreal引擎项目的实践来展开讲，用《星之喵语》展示怎么用这个Harness工程来做这种重型的游戏开发。

我们先看一下这个示例，这只是一个纯范例，我是通过Unreal自带的2.5D的平台跳跃的模板开始来构建，它非常的简单。我们可以先看一下最后的这个测试项目的效果是什么样的。

我给它起个名字叫星之喵语，设定它是一个宇宙直播背景，玩家在战斗的时候会看到有弹幕。如果我们表现得好弹幕会比较正面，表现得不好弹幕就会有负面。

这个项目里的所有美术表现，包括玩法以及材质渲染，基本上都是有AI深度参与来制作的，占比大约80%。

游戏AI工程化落地的四大核心问题

今天我会从几个真实的问题开始讲。第一个就是AI的单点能力很强，刚才应该有不少专家老师都分享过了，但是我们做长线任务的时候，为什么那么容易出问题？

第二个就是通用Agent，很多人都想一句话做游戏，但是我们用市面上的所有现成的功能，其实你很难去做一个重度的游戏，我们可能可以做个web简单的原型，但是你说要做虚幻引擎的重度项目，那可能是不太现实的。

第三个就是AIGC的各种美术能力已经非常成熟了，但是怎么把它真正地用在项目中？第四个就是从提示词工程、上下文工程，最后是怎么演进到Harness范式或者工程的。最后我们再来探讨当这些能力都实现之后，作为个人或者小型团队是不是生产力就被解放了。

AI单点能力与长周期项目的矛盾

我们先来看第一个问题，首先就是AI的单点能力已经非常强了，现在生图、做模型、写代码、写方案，第一眼看过去都很惊艳，甚至他也可以完成一些短平快的工作。但是游戏项目，特别是真实的商业项目，比刚才展示的范例周期更长，而且有更多的多系统的协作。

现在我们都强调一个人来去完成一个前期的工作，那在过去基本上是不可能的。但是现在我们有了新的任务，长任务就像是连续施工，今天给了什么目标，昨天为什么改？很多时候我们都需要有一个长期的记忆。

AI长任务失效的核心原因与解决方案

我们单次的这种，就像我经常形容的“一发技”一样的纯提示词，加一个对话框去做游戏肯定是不太现实的，而且同时大语言模型的上下文是有限的，我们在重复的对话过程中到了一定程度，把它的上下文撑爆之后，基本上就是完全不可用了。

所以我们要解决的就是持久化问题。目标要写成各种文档，规则也要写成各种约束，状态要有记忆，结果还要有日志。这种开发过程中能沉淀下来的东西都必须得被记录下来。

只有做持久化，我们才能够支撑一个相对长的任务开发。对，这也是为什么说marker dow