Playco 用 GPT‑6 Astra 制作游戏原型，人工修复减少 50%
Playco 使用 GPT‑6 Astra，基于同一个灰盒构建了三个主题化游戏原型，其中大多数首次尝试便可正常运行。
成果
50%
相比上一模型，人工修复次数更少
成果
3
基于同一个灰盒制作的主题化游戏原型
Playco 正在使用 GPT‑6 Astra 构建 Playbot，这是一款面向专业游戏开发者的 AI 驱动型集成开发环境。它可直接连接 Unity 和 Godot 等引擎，让 AI 模型能够编辑场景、试玩和测试游戏、验证改动，并在开发者常用的工具中并行工作。
在游戏开发中，模型不能只会编写代码。它必须对空间、视觉参考、响应式界面和游戏手感进行推理，并判断改动在实际游玩时是否真正有效。Playbot 让模型直接在引擎中构建、运行测试、发现错误并改进成果，从而实现这一点。
“GPT-6 Astra 在空间推理和合理摆放元素方面表现出色得多。此外，它的视觉能力似乎也有所提升。我们还发现，游戏引擎中的 UI 响应能力也有所改善。”
Playco 团队使用 GPT‑6 Astra，以简单基本体创建了一个没有主题的灰盒原型，随后对玩法和创意细节进行了几轮迭代。团队以这一共同基础开发了三个主题化游戏原型。Playco 表示，GPT‑6 Astra 一次就生成了全部三个原型。
其中大多数原型也在首次尝试时便可正常运行。“使用 Astra 时，第一个原型就已经很出色。我们唯一需要调整的地方，都是出于对玩法的偏好，”首席产品工程师 Joao Vieira 说。一个赛博朋克版本需要修复性能问题，但其他版本无需进一步迭代便顺利完成。
使用上一模型时，Playco 最初的灰盒打磨程度较低。反复提示模型修正最终适得其反，因此工程师不得不介入，手动修复游戏。Playco 报告称，使用 GPT‑6 Astra 后，人工修复次数减少了 50%。
团队还发现，空间推理、参考图复现、Unity 中的响应式 UI 和游戏手感均有所改善。由于 Playbot 能让模型试玩游戏并自行验证改动，Playco 表示，Astra 也能更轻松地发现错误，并找出可改善玩家体验之处。
对 Playco 而言，最大的影响是能够把更多创意变成开发者可以亲自试玩和比较的成果。正如首席产品工程师 Joao Vieira 所说：“如果你有 10 个游戏创意，就可以把 10 个全都做出来，亲自试玩并感受效果，而不只是凭空想象。”
