夜雨聆风在5月20日的2026阿里云峰会上，《崩坏》系列AI NPC & Gameplay技术团队负责人郑银河，从AI Agent、AI NPC与Gameplay、AIGC三个维度，披露了米哈游将AI融入游戏工业化生产管线的诸多内部细节。
一、AI Agent的进化：从辅助到“数字员工”
郑银河将AI Agent的发展分为三个阶段。
L1是类似早期ChatGPT的初级助手，仅能代码补全或简单聊天。
L2以Cursor等工具为代表，能理解工程全局上下文，让开发者从“程序员”转变为“架构师”。
L3则是展望中的“全自动驾驶”阶段。多个Agent像数字员工一样协同，只需提出需求，即可自主完成任务。
米哈游对AI Agent的期望，远不止提效工具，更是能从根本上改变游戏开发组织模式的新型生产力。
基于L2-L3的实践需求，团队自研了“Echo Agent”平台。
该平台深度适配游戏研发环境，对Windows操作系统和P4版本控制工具进行了原生集成，解决了通用AI工具在游戏开发中“水土不服”的问题。
内部还建立了“skill社区”，允许成员创建、发布并一键调用各类技能，既提升了开发效率，也避免了重复踩坑。
平台接入多模态工具后，已经能够介入更复杂的研发场景，未来可期。
郑银河也坦诚分享了踩坑经历：曾有一名同事为测试项目搭建了几十个Agent协同工作，一晚上耗费超200万元Token。
但他强调：“我们接受在探索AI时有成本、有学费”，足见投入决心。米哈游为此投入了大量算力基础设施，支撑这类高成本实验。
如今，自研Agent已全面融入游戏工业化管线：引擎一旦崩溃，Agent能快速找出故障原因；策划人员也能靠Echo Agent验证自己的想法。
郑银河展示了团队内部赛车、2D搜打撤等内部案例。
二、AI NPC与Gameplay：从“帕姆帮帮”到AI陪玩
在玩家体验层面，米哈游已在多个方向落地AI。
首先是“角色养成”。AI帕姆能为玩家推荐配队和遗器方案，能结合社区PUGC内容答疑解惑，甚至还能追踪玩家的刷取进度，在合适时机主动提醒。
其次是“剧情答疑”。《崩坏：星穹铁道》运营多年，世界观愈发庞大，不少弃坑玩家回归后直呼看不懂剧情。现在他们可以直接问AI帕姆，从人物关系到世界观背景，它都能一一解答。
第三是“情绪互动”。AI帕姆允许自由输入，玩家可能和它聊养成、聊剧情，也可能倾诉现实生活中的喜怒哀乐。
郑银河在演讲中强调的核心理念正是：“让系统更主动地去理解玩家，而不是让玩家去费力地理解系统。”
为此，团队在AI人设的搭建上做了几件关键的事：在视觉表现上，给AI帕姆加入了大量动作和表情，让它真正“动”了起来；
在逻辑层面，通过建立“关系网络”和“情绪染色”，让帕姆的回答不再机械复述文档，而是带上了鲜明的“人设”与“情绪”；
同时赋予帕姆“短期、中期、长期”三重记忆机制，让玩家感觉自己在和一个“老朋友”聊天。
更前沿的探索在Gameplay层面。郑银河表示团队有一个类似AI狼人杀的想法，目标是让AI角色基于自身人设自主行动，成为玩家的“自由陪玩伙伴”。
说白了就是融合聊天模型所带来的自由度、更多Gameplay相关规则。而且用户可以尝试用语言模型去影响Gameplay里的数值、机制，从而给带来更多的游戏体验。
三、AIGC落地：成本与效率的结构性变化
在AIGC方面，米哈游通过一系列积累，最终的产物是一个开箱即用的AIGC工作台，叫作AJI，目前已将其深度嵌入日常研运流程。
例如关卡设计，设计师只需简单描述需求，AI即可在几秒内生成可用的3D模型，极大地缩短了原型搭建时间，解放生产力。
四、结语
面对行业热潮，米哈游并未贸然堆砌AI生成内容，而是更注重其“辅助性”价值。但在内部，他们有着更宏大的愿景：“AI不应仅是辅助工具，而应成为游戏逻辑的底层驱动力。”
未来米哈游会继续尝试用AI提升Gameplay体验，探索更复杂、更沉浸式的互动形式。
综合来看，不同于行业内众多AI试水项目，米哈游正以更系统、更激进的方式，将AI全面渗透进从研发生产到玩家交互的每一个环节。
面对AI生成内容，米哈游从技术规范到人工审核，团队设置了多层把关。创意最后的把关与表达权，仍然牢牢掌握在开发者自己手里。
未来，随着《Varsapura》（雨之城）等新作中自研大模型技术与AI智能体的逐步落地，米哈游很可能将真正迎来从“内容资产”到“可持续经营关系资产”的全面升维周期。
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