我在 ByronInsight AG 开发 VentiKenny：一个免费的 Unreal Engine/C++ 体素沙盒，包含建造、探索、Boss、公园our（parkour）和两个故事冒险。我们也将其作为 AI 软件代理的实际测试环境。

对本社区最有趣的部分是代理与游戏之间的边界。C++ 负责帧率级别的转向、跳跃、瞄准、放置时机和战斗。外部代理选择有限的目标，读取报告的结果，然后决定下一步做什么。这使得输入时机不受慢语言模型往返的影响。

在建造方面，游戏流程需要的动作与玩家相同：选择一个方块，对准支撑面，保持在可达范围内并放置它。仅通过编写地形坐标来创建桥梁并不能证明代理能够建造桥梁。

每个游戏会话都有一个学习循环：阅读早前的教训，记录失败和观察，撰写运行日志，然后将有用的教训提升为下一会话的指示。我们还会检查实时心跳和命令确认，防止旧的状态文件冒充成功的操作。

这只是一个开发流程，而非声称代理已经掌握了游戏。预告片展示的是游戏本身，而非自主代理基准。

游戏预告片：https://www.youtube.com/watch?v=cr8F6ZIL8QI

如果您想尝试该游戏，Windows 和 macOS 版本免费下载：https://ventikenny.itch.io/ventikenny?utm_source=reddit&utm_medium=community&utm_campaign=aigamedev_workflow_20261102

对于构建类似环境的人来说：您会测量什么来区分一个真正学会游戏的代理与仅仅利用其工具的代理？

披露：我与该游戏有关联。生成式 AI 工具用于代码和图形，并协助准备本帖。