米哈游AI工业化实践：阿里云峰会揭秘崩坏IP技术升级路径

在5月20日举行的2026阿里云峰会上，《崩坏》系列AI NPC & Gameplay技术团队负责人郑银河，围绕AI Agent、AI NPC与Gameplay、AIGC三大核心领域，首次公开了米哈游将人工智能融入游戏工业化生产管线的内部实践细节。

一、AI Agent的演进：从工具到“数字同事”

郑银河将AI Agent的发展路径划分为三个层级。

L1级如同早期的ChatGPT，是基础的辅助助手，仅能完成代码补全或简单对话。

L2级以Cursor等工具为典型，具备理解整个工程项目上下文的能力，使开发者角色从“代码编写者”升级为“系统架构师”。

L3级则是设想中的“完全自动化”愿景。多个Agent如同虚拟员工般协同运作，只需输入需求，即可自主完成各项任务。

米哈游对AI Agent的定位，远不止于提升效率的工具，更是能够从根本上重塑游戏开发组织形态的崭新生产力。

基于L2至L3层级的实践需求，团队独立研发了“Echo Agent”平台。

该平台针对游戏研发环境进行了深度优化，对Windows操作系统和P4版本管理系统实现了原生支持，有效解决了通用AI工具在游戏开发场景中的“适配难题”。

平台内部还搭建了“skill社区”，支持成员创建、发布并快速调用各类技能模块，既显著提升了研发效率，也规避了重复探索的弯路。

平台整合多模态工具后，已能够参与更复杂的研发环节，发展前景广阔。

郑银河也坦率分享了探索过程中的教训：曾有同事为测试项目构建了数十个Agent协同运行，一夜之间消耗超过200万元Token。

但他指出：“我们愿意为AI探索付出成本、承担学费”，充分体现了战略投入的决心。米哈游为此配备了大规模算力基础设施，为这类高投入实验提供坚实支撑。

目前，自研Agent已全面接入游戏工业化管线：引擎发生崩溃时，Agent能够迅速定位问题根源；策划人员也可借助Echo Agent验证创意构想。

郑银河展示了团队内部的赛车游戏、2D搜打撤等实战案例。

二、AI NPC与Gameplay：从“帕姆帮帮”到智能陪玩

在玩家体验维度，米哈游已在多个方向实现AI落地应用。

首先是“角色养成”。AI帕姆能够为玩家提供配队和遗器搭配建议，整合社区PUGC内容进行答疑，甚至追踪玩家的刷取进度，在恰当时机主动发出提醒。

其次是“剧情答疑”。《崩坏：星穹铁道》运营多年，世界观日趋丰富，许多回归玩家常常感叹剧情难以理解。现在他们可以直接咨询AI帕姆，无论是人物关系还是世界观背景，都能获得详细解答。

第三是“情感互动”。AI帕姆支持自由输入对话，玩家既可以讨论养成策略、剧情发展，也可能倾诉现实生活中的悲欢离合。

郑银河在演讲中阐述的核心宗旨是：“让系统更主动地理解玩家，而非让玩家费力地理解系统。”

为此，团队在AI人设构建上完成了几个关键工作：在视觉呈现上，为AI帕姆添加了大量动作和表情，使其真正“活”起来；在逻辑层面，通过构建“关系网络”和“情感渲染”，使帕姆的回答不再是机械的文档复述，而是带有鲜明“人设”与“情感”；同时赋予帕姆“短期、中期、长期”三重记忆机制，让玩家感受到与“老朋友”交流的体验。

更尖端的探索聚焦于Gameplay层面。郑银河透露团队正在构思类似AI狼人杀的方案，目标是让AI角色基于自身人设自主决策，成为玩家的“自由陪玩伙伴”。

本质上是融合对话模型带来的自由度与更多Gameplay相关规则。用户可以尝试利用语言模型影响Gameplay中的数值和机制，从而创造更丰富的游戏体验。

三、AIGC落地：成本与效率的质变

在AIGC领域，米哈游通过长期积累，最终打造了一款开箱即用的AIGC工作台，名为AJI，并已将其深度整合进日常研发运营流程。

以关卡设计为例，设计师仅需简要描述需求，AI即可在数秒内生成可用的3D模型，大幅缩短了原型构建周期，释放了生产力。

四、结语

面对行业热潮，米哈游并未盲目堆砌AI生成内容，而是更强调其“辅助性”价值。但在内部，他们怀有更宏大的目标：“AI不应仅仅是辅助工具，更应成为游戏逻辑的底层驱动力。”

未来米哈游将持续探索用AI提升Gameplay体验，寻求更复杂、更具沉浸感的互动形态。

综合来看，区别于行业内众多AI尝鲜项目，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互动的每一个关键环节。

面对AI生成内容，米哈游从技术规范到人工审核，构建了多层把关机制。创意最终的决策权与表达权，始终牢牢掌握在开发者自己手中。

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，米哈游有望真正迎来从“内容资产”到“可持续经营关系资产”的全面升级周期。