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GameLook整理的演讲内容：
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。但是我们知道这个游戏做起来，它其实是非常痛苦的一件事情。它不是像是开发软件那么的清晰。所以今天我会结合这个WorkBuddy和Code Buddy以及Unreal引擎项目的实践来展开讲。
《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。我是通过这是一个unreal自带的这个2.5D的平台跳跃的模板开始来构建，它非常的简单。那我们可以现在看一下最后的这个测试项目的效果是什么样的。首先它我给它起个名字叫星之喵语，然后设定它是一个宇宙直播，然后玩家在战斗的时候会看到有弹幕。如果我们表现得好就是弹幕会比较正面，表现得不好弹幕就会有负面。然后可以看到这里的所有的美术表现，包括玩法以及整个的包括材质渲染，基本上都是有AI深度参与来制作的。基本上可能80%都是AI来制作。
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，就像是经常有我们讲的是很多人都想一句话做游戏。但是我们用的这种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，但是你说要做这种虚幻，那可能是不太现实的。
然后第三个就是AIGC的各种美术能力，它都非常的已经很牛逼了对吧？但是怎么把它真正地用在项目中？然后第四就是从提示词工程、上下文工程，最后是怎么演进到Harness范式或者工程的那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。
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、显代码、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，特别是这种，刚才我展示的当然是纯类目，但我们真实的项目比那个还长，对吧？而且有更多的多系统的协作。
但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这个任务，那么长任务就像是连续施工，那今天给了什么目标，昨天为什么改？很多时候我们都需要有一个长期的记忆。但是我们单次的这种，就我经常形容像一发技一样的这种唇提示词，加一个对话框去做游戏肯定是不太现实的对而且同时我们的大语言模型都有一个都知道它的上下文是有限的那我们在重复的这个对话过程中到了一定程度，把它的这个上下文撑爆之后，基本上就是完全不可用了。
所以我们要解决的就是持久化。那么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，然后结果还要有日志。这种各种我们在开发过程中的沉能沉淀下来的东西都必须得被记录下来。比如做持久化，我们才能够支撑一个相对长的这种任务开发。对，这也是为什么说marker down的问题。
我们都知道包括龙虾或者养马，他们都是基于markdown来做这个知识沉淀的。它的好处已经不像是以前，可能只有程序老哥们写自己的一些东西才用。也就是说它的好处就是AI可以读，但是人也可以很直观的因为有排版，可以去读取，所以它不仅仅是纯文本，同时它还可以去被版本控制。也就是说在我看来，我推荐现在所有人都应该至少能会手写markdown，可能才能成为下一个时代能跟AI可以好好交流的人。
好，我们来看第二个问题，就是为什么通用的agents不能够解决游戏开发的问题？我这页图我经常使用，就我们用虚幻的，同学们可能比较知道，虚幻的它除了C加加之外，它中间封装了一层，我们以前叫脚本，它叫蓝图。对他这个蓝图上面又接入了很多各种的资产，然后他用蓝图来包装一切，这些东西它都是二进制的，我们没有办法通过代码来去理解。所以通用的agent是没有办法触达到这一点的。然后同时我们做游戏其实会有很多美术相关的东西，比如说我们的材质、动画模型、ui那这些就更不可能，所以通用的agent它是搞不定。
那这里我们来看一下这个开发范式的演进。以前我经常用这张图，早期我们是从瀑布式到敏捷开发，后来我们到web coding，最后我们有了智能体工程，然后到现在又有了Harness。其实它解决的问题，在我看来，就包括今天上午也看到有这种大佬的分享也讲过，其实上下文是关键。也就是说以前的很多靠人来借助的开发范式，有很多这种默认就已有的，我们叫领域知识。当然游戏开发者他就更是一个领域知识非常非常复杂的这么一个行业。所以这些知识我们怎么把它能够沉淀下来，让AI能知道，其实是一个很复杂的问题，这也是Harness工程其实解决的比较多的一个问题。
好，我们来看一个第三部分，就是AIGC的浅水区。浅水区的部分主要都是美术资产方面。我们知道在前期的时候，我们可以用各种AI工具辅助的做前期。刚才林喆老师也讲了，这里我还是快速的过一遍。
首先就是非常推荐用Work Buddy去做web的原型。这个要单独说一下，最近我看很多哪怕没有程序开发同经验的同学，都能用Work Buddy来做一些小游戏。这个已经确实很好用了。对，而且我觉得专业同学也可以用它来做原型，这个是非常好棒。这里看一个案例，这里不是做那个，这里是IMA，然后结合Work Buddy，让Work Buddy来控制读取知识库，然后用对策划案进行评估，评估之后，得到我们这个策划案的评估结果。最后同时把这个结果写回IMA的笔记，最后生成音频摘要，这个流程我是非常推荐的，就是IMA和Work Buddy去合作之后，它特别适合前期使用。现在Z1到Z5的分段是对的，但更像是照着好，我们继续。
下一部分就是刚才林喆老师也展示过，不过我这个是我自己的项目，就是使用Work Buddy来做这个web的前期验证。然后这也是简单的就把刚才的这个策划案直接发给了Work Buddy。而且我每次都非常兴奋的会说，这个模型用的是那个自动模型，不是海外的那些模型。他智商最高的也就是GLM，对他就能做成这样，这在可能在半年前基本上都是不大可能的对在我看来。
好，下一步就是到了这个白盒的阶段。白盒现在已经有很多这种这种2D的这种生图的工具了。所以我们只要有了一定的想法之后很容易的就可以。然后这里的提示词就是让那个虚幻里直接就截了一张图。就是这种图直接通过我要一个马里奥银河风格的场景，直接就可以生成了。现在的这种生图模型。基本上就让很多原画老哥都说快失业了。
之后就是UI，UI像这种stitch这种工具已经有很多，这里我主要用stitch，然后用stage生成之后，它可以一键导入到f gma里。然后我们在fig ma里就可以直接生成一个初稿。那之后我会讲怎么把它导到虚幻里。同时在sleech里生成的，因为它是web格式，所以我们可以直接粘贴复制发送给那个work body。然后我们就可以直接看到我们刚才生成的UI，直接在我们的游戏中这个流程也是非常推荐。
好，然后就到这个3D资产的部分。3D资产主要就是图生图，然后图生3D然后现在可以看到这个上面这个绿色的，就是我们大多数做3D游戏可能看到的白盒的情况。但是现在我们可以很容易的就生成下面的这种还能看的站位资产。这个的话基本上可能半个小时，可能1个小时就能搞定。
下一步就是来到了角色的时候，现在3D生成模型还是很难有这种复杂的这种角色，它会出各种的问题。所以我推荐就是把它拆分，拆分之后再组合，这样会得到比较好的效果。好，然后就是到了混元3D。对会员3D它可以很方便的以图生3D的方式，我们传入三视图就可以生成一个基本还可用的模型。所以说它不能达到这种生产标准，但是游戏原型用肯定是没问题的。
好，然后模型生成之后，就要尽快放到游戏里去看。这里有个对比，我们以前做的时候，可以看到大家就是一个多边形。现在能直接看到一个模型，它比以前是会好很多。然后这个展示就是我们生成了这些资产之后，都可以把它放到虚幻里去玩起来。然后包括这里的动画，这里也是用light AI里的集成的一些能力来做的，然后它可以很方便的让我们把资产玩起来。这个在以前其实是不太现实的，一般只有在项目后期才能实现。但是现在的话你已经可以搞定了。
那浅水区我就总结一下，就是这些有没有占位的问题，其实现在已经可以很容易的解决了。所以他只需要用起来就好。第四部分就是讲这个开发范式是怎么演进到这里我指的是用这些来做游戏，那三者的关系就是提示词是把话说清楚，上下文是把背景给念完整，Harness是把AI放进可控的流程，轻量任务中写提示词就好了。
但重型任务肯定没有这么简单。所以Harness工程它关注的是整个的工作环境，AI读什么，调用什么工具，授权了什么，失败时怎么归因，做完了以后又会留下什么记录，这些都很重要。
第五部分就是单点AIGC能力如何被工程化连接起来的深水区。这个就是涉及到实际开发的问题了。深水区的问题就是怎么把引擎中的相关能力和AI连接起来。就不仅仅是美术资产。这里还有一点就是版本控制。其实可能反常识的是很多中小型团队他们是不做版本控制的，甚至对就是只靠这个windows的共享文件夹，对这个非常的重要。因为AI的话它是需要用版本控制来做很多事情，所以这点我才单独去说一下。版本控制是很重要的安全绳。
接下来我们来看一下CodeBuddy做的事情。CodeBuddy的重点就是当前CodeBuddy的这个版本，它已经可以支持这个计划模式。那它就可以先做计划拆任务，再执行开发工作。这里的CodeBuddy是基于这个VS code的插件，而不是单独的CodeBuddy的这个版本。
那下一步就是单纯的code body是肯定不够的，在unreal中我们怎么才能进入现场呢？所以我才开发了基于UE的这个editor MCP的功能。它的目的就是让AI可以知道，可以控制虚幻引擎，然后得到虚幻引擎里的相关的信息。后面还会有演示，这里就是一个范例，这就是利用这个unrealeditor MCP来自动化的去读取刚才我说的那个非常难搞的蓝图，以及默认的把它排版，让它好看一点，顺便添加注释。我们可以理解为在别的游戏当中，可能就是用自动的用AI来做配表，或者说去写这种脚本类的工作。然后同时去做一些游戏的纯逻辑的部分。那么蓝图只是执行，但执行之后我们怎么能获取日志截图还有差异，然后这也是一个很重要的。
我这里讲的是让AI自动的获取这些信息。因为以前的话我们可能就是复制粘贴对吧？刚开始使用的时候都会有这样。但是实际上你只要让AI能够自动的通过一些接口来获取这些信息的话，才会非常的享受。这个也是建议一定要优先打通的。
我们可以看一下这个链路完成之后的效果，对，这就是这个全自动的效果。它会自动根据提示词拉起引擎，然后自动的运行。然后运行完了之后自动的获取日志，然后再通过日志来分析我们的这个需求的开发的程度。这个全自动化的这种debug在以前基本上不可想象的对，但是现在的话利用现在的模型的一些能力是可以实现。
而且我们都知道虚幻是基于C++的，它其实比去那个Unity的问题来说还要更有挑战性一些。那除了日志，我们也可以看到现在模型也有很多多模态的能力。我们利用多模态能力让这个AI可以自动的判断引擎内的资产。然后同时它就可以对这种能图像识别的资产进行自动的命名。
这个其实是一个刚需中的刚需。如果是美术同学经常会去问，我这个资产该叫什么？这个其实非常的重要。所以这个也是我非常推荐，一定要作为这个项目基建来做的。
那最后我们就可以看一下整个浮游炮射击，然后包括这个物体被击碎，然后包括里面的特效音效的整个案例。其实就单独这个案例我只使用了三天的时间。它里面覆盖了概念设计模型，到蓝图、到材质、到特效音效，甚至于Y这个在以前也是不太可能三天就搞定的对，而且它还是用的虚幻。
那么刚才演示的时候，我们就我们就可以看到没有讲到关于美术资产，就是刚才讲的非gma那些问题。我们现在来看一下，就是AI生成AIGC生成的那些产物。比如说模型、贴图，其实都是非常混乱的。他们的命名规范也不好。他们的有一些规格可能我总还是得改一改。那怎么能够快速的来解决这种资产的修改问题呢？我们来看一下这个使用AI辅助做的AI管线。这就是怎么从figma里一键的从复制控件直接粘贴到虚幻的UI编辑器里。也可以从虚幻的UI编辑器里面一键拉起PS进行修改。这种我称之为半自动的功能，其实是现在很需要的。因为我们现在不可能指望AI一次性的就把美术资产做到可用。所以这种半自动工具至少我认为在一段时间他还是需要我们对美术资产的增删改查。
好，那我们看一下3D资产也是一样的。默认的这里展示的就是我直接随便用，应该是triple，生成了一个3D模型，就把它直接发送到引擎里。可以看到它会自动的把那个文件进行命名，然后包括贴图还有材质。对，然后可以看到这里，它就是我得看看放到哪。对，这里的材质命名也都是OK的对，然后同时就可以一键发送到PS版贴图，然后进行修改。如果是一个比较有经验的美术，用这个流程的话应该是非常享受的一件事情。因为如果是传统的话，我们可能有大量的这种交接的工作。可以看到现在它就可以一键的把那个资产3D资产发送到substance painter。
这是一个3D材质的编辑工具里。可以快速的去做编辑，同时是按照我们完整的项目规范来做的，这个时候你也可以一键的把这些编辑同步回引擎。对，就这里看到的功能也是通过AI完全也是通过AI辅助搭建的。因为传统开发这种工具，基本上没个几个月其实是搞不定的。但我这次测试下来，就是我一个人大概花了也就不到一周。对，这是让我很很震惊。
这些实践做下来了之后，我就有一个很深的感触。就是以前我们用github的时候，就只是拉下来克隆一下安装用起来就好了。包括现在有一些AI的一些AI的方案，他也就是在github上去找这种解决方案。但现在其实我更倾向于把这些项目拉下来之后，让AI去分析它的架构和接口。然后这样我们就可以去通过这些项目去吸取它好的地方。然后利用AI快速开发的能力去开发符合我们项目自己的一些工具和解决方案。
第六部分就是为什么龙虾和养虾和养马他们都开始重视记忆。记忆是所有Harness，在我看来就是包括智能体最最重要的东西。对，没有记忆的话我们我经常说大元模型就是一个高智商的鲸鱼。对，他他很强，但是他记不住很多事情，而且你给他唠叨多了，他就弱智了。
所以我基于这个目的，我自己做了一个叫memory MCP的功能，是为我自己的项目来做这个记忆的。因为现在已有的记忆其实都不太合适游戏这个方向。那底层还是用markdown，然后也是用CQ light做一些检索，RAG做加速。但是他针对我在虚幻的开发中的一些项目需求做了定制。
首先他就是支持多人，因为虽然我现在是一个人用，但是我希望其实项目是永远不可能都是一个人，所以他要有很好的分层。因为现在大多数的记忆系统，它其实都没有项目相关的东西，它很难有这种自动化去做项目的一些沉淀的功能。那那这一块是必须要加强的。而且我发现把这块加强之后，我的我就在那个我用的那个这我用的code body，它会越来越越来越强对，这里也是参考这个赫尔墨斯的养马的那个自进化的一些经验。
最后就是讲到我们把前面的这些东西串起来之后，就会形成刚才我展示的开发自循环。就是他自动写入器、自动读取器、自动开发，自动获取日志，自动的验证任务的结果，最后他自动地进化。
第七部分就是我确实认为现在的这套AI方向极大地扩展了这种个人的生产力。但是但是你也不能完全的觉得用爱发电就能解决问题。而且我也非常的认为作为一个AI时代的人，他是必须要学会有编程经验和能力的。否则哪怕你是一个美术，你都没有完办法完成以后的工作。所以反而在AI时代，我们应该要学习的东西是变多了。
最后就是给个人和小团队一个落地的简单的一个方法论。第一步就是用work body做原型。第二步就是一定要接版本控制。第三步就是我们可以利用Harness的思路搭建一个自己的开发范式。就是用AIGC快速地去占位，不要用方形和多边形来做你的游戏。最后就是把开发自循环跑起来，这个时候你的这个飞轮就转起来了。因为今天我看很多人都提了飞轮，对，那就可以享受。最后这两个就是我刚才讲的这个memory MCP和UE editor MCP它已经开源了，大家有兴趣可以看一下那个相关的思路，反正都不是我写得对。
然后最后总结一下，就是我我把这个AI时代总结成这个循环，就是发现问题、定义问题、组织资源和验证成果，最后是持续沉淀这么一个过程。它不仅仅是做游戏，我觉得它可以覆盖到任何地方。当然我肯定是专注游戏的那其实重点就是给AI一个可靠的工程环境，这样他就可以自己进化，自己变强。最后四句收尾就是我想留下的结论，就是把问题说清楚，把流程定下来，把结果验明白，把经验留下来。AI是没有让开发者无路可走，他只是把执行力往外推了一截。我相信最终真正决定项目质量的还是人的判断品位和工程纪律。谢谢大家。
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