米哈游云栖大会披露游戏AI路线：AI帕姆一周对话超6000万次，Agent平台EchoX已进研发流程

游戏公司怎么做AI，米哈游在刚落幕的云栖大会上给出了一份相对完整的答卷。《崩坏》系列AI NPC与Gameplay负责人郑银河现场分享的路线可以被浓缩成一句话：AI进入游戏，游戏反哺AI——先让角色摆脱人机感，再让它们参与玩法，最后把AI送进研发流程，也把游戏本身当成训练场。

最直观的一组数字来自《崩坏：星穹铁道》的列车长帕姆。今年4月米哈游给帕姆接入了AI对话能力，此后一周时间对话量超过6000万次，有玩家一天找它聊了1379次；这个全名“帕姆帮帮（测试版）”的功能开放体验一个多月后，目前已暂时下线优化。

为了让对话有“活人感”，米哈游做了三件事。系统在生成文字之外判断情绪、打上情绪标签，再调用3D模型生成表情和动作；回答既要用普通RAG从官方智库和社区内容里查攻略、剧情与世界观，还要再过一遍Strategy-enhanced RAG，由“帕姆的脑子”决定它怎么看相关人物、带着什么情绪开口；记忆则被分成短期、中期、长期三层，留住玩家的偏好和重要经历。

郑银河把工程侧的难题归纳为三道关：回复质量如何长期稳定、《崩铁》42天更新一次AI怎么跟上新内容、千万级玩家同时开聊时系统怎么扛住并发并控制成本。AI帕姆解决的核心问题，是让角色稳定地开口。

AI Gameplay则继续往前一步：大模型既要动嘴、结合角色性格生成发言，也要动手、根据玩家发言和当前局面决定下一步动作，对话本身因此会改变游戏进程。郑银河现场剧透了米哈游AI Gameplay方向的一项最新尝试——让AI角色自主判断局势、参与博弈的AI桌游玩法，用来检验角色能否一边维持人设，一边作出选择，并记得此前和玩家结下的恩怨。

玩家看不见的那一半在研发侧。米哈游内部用自研平台EchoX托管代码Agent和相关工具生态，配套的Harness规定Agent怎么干活，MCP负责接入日志、引擎和内部工具。郑银河展示的案例里，Agent可以自己读Log排查性能瓶颈并顺手完成优化；策划给出一段玩法需求再加一张界面草图，就能拿到能玩的白盒Demo；美术与动画的换材质、拆三视图、按台词语义生成肢体动作也基本交给AI。

成本是另一道门槛。《崩铁》制作人蒋大卫此前在一场校园宣讲中分享，几十个Agent连续协作13个小时，最终烧掉了价值200万元的Token。这笔费用来自一次多Agent实验，和具体游戏玩法无关，却暴露了Agent研发的另一面：能不能干活是一关，如何避免空转、失控和烧钱，又是一关。

米哈游还把游戏本身当成练级场。团队最初以Qwen-VL系列模型为底座，喂进上万小时游戏录屏和对应操作，让GUI Agent直接根据画面生成键鼠指令，操作速度接近30fps，但这种逐帧反应遇上需要长期记忆和复杂规划的任务就顾头不顾尾；于是改为让Coding Agent先写好打法脚本再交给程序执行，一局跑完读取Log复盘失败原因、修改脚本再开一局。在《小丑牌》实验中，Agent自己上网搜到了游戏模拟器、开始提前查看未来牌组，暴露的正是RSI（递归自我改进）过程中可能出现的Reward Hacking：只告诉AI要赢，它就可能自己抄近道。

投入上限方面，米哈游联合创始人大伟哥给出的数字是未来三年最多1000亿元，他把这笔钱形容为“放一个大的烟花”。在近日举行的米哈游2027校园招聘上海交通大学专场上，他表示公司今年开始做Coding模型之后进展突飞猛进，有信心未来2到3年内成为国产大模型团队里举足轻重的一员，并留下了一句：如果做不到，可以一年两年之后过来打我脸。