Agentic Engineering 作品

AI Game Design

游戏数值设计 × Agent Harness

LLM 负责理解、编排与解释;确定性引擎负责数值正确。带权限确认回路的数值 Agent——查表、改表、模拟演算,全程轨迹可见。

一款数值成长驱动的RPG(角色扮演)

目标玩家:投入大量时间研究机制与最优解的深度玩家,追求养成深度、build 多样性与长线追求目标

满级周期
90
日投入
90180 分钟
月付费深度
¥30150

Agent Harness · 五分钟看懂这个作品在演示什么

LLM 负责理解、编排与解释;确定性引擎负责数值正确

工具调用

LLM 经 function-calling 自主选择 11 个工具(查表、战斗模拟、抽卡模拟、改表……),包装确定性引擎纯函数与工作区文件操作,数值正确性不依赖模型心算

环境沙箱

工作台挂载一个真实项目工作区(肉鸽格斗 24 张数值表),工具只能在工作区路径内读写

权限与人在回路

写操作分级:表格覆盖类 write_table 先 dry-run 出 diff、人工确认后才落盘(橙),LLM 无法绕过;低风险写(记忆追加/备份恢复)直接放行

记忆与上下文

项目记忆文件 + 会话历史持久化;系统提示按工作区状态动态装配,超长结果自动截断

查看架构一页纸

五支柱实现 · 选型理由 · 评测分层 · 诚实边界

两个示例入口:从 0 规划一个新项目(星之勇者 Demo) · 接管一个已有项目做查改与演算(肉鸽格斗)

引擎厚度 · 700+ 数值能力与七模块规划链

以下为确定性引擎与规划链的完整能力,Agent 工作台的工具底座

游戏框架 · 设定层

确定游戏核心设定,一切数值规划的起点

游戏框架

设定层

确定游戏核心设定:游戏定位、体验目标与商业定位,产出系统构成建议与模块路线图

游戏定位设定体验目标规划系统构成建议模块路线图
开始设定

数值规划

四大规划齐头并进,共同产出玩家体验预期总表

战斗规划

战斗结构规划:形态、系统开关、属性分层与投放矩阵 + 战斗体验决策

  • 战斗结构与系统开关
  • 属性分层与投放矩阵
  • 公式框架选型
  • 伤害公式推导

经济规划

资源类型、道具类型、产出消耗系统、Agent 自动平衡资源

  • 资源类型设计
  • 产出消耗平衡
  • 道具价值体系
  • 通胀控制

养成规划

养成模块数量、属性贡献分配、Agent 规划资源消耗

  • 养成模块规划
  • 属性贡献分配
  • 资源消耗节奏
  • 进阶曲线设计

关卡规划

关卡类型、数量、难度曲线、Agent 验证养成要求

  • 关卡类型设计
  • 难度递进曲线
  • 养成要求对齐
  • 进度节奏规划

玩家体验预期

四大规划确认后,确定性汇总推演玩家全程体验——0 LLM、引擎直算

战斗规划

结构决策

经济规划

产消平衡

养成规划

成长节奏

关卡规划

难度曲线

玩家体验预期总表

锚点日推演养成档位差异关卡难度因素产消对照

第 N 天玩家在哪、有多强、卡在哪——一张总表看全程

配置表关联

总表确认后挂接九大功能模块的配置表引用

战斗域

英雄属性

技能数值

敌人面板

养成域

等级成长

装备强化

天赋系统

经济域

经济产消

商店商品

抽卡概率

数值指南

方法论与站内公式引擎同源——读得懂,也算得出来

核心价值

为什么选择 AI Game Design

LLM 理解与编排

描述你的需求,LLM 负责理解、编排与解释,自动路由到确定性工具完成设计全流程

引擎保证数值正确

公式引擎纯函数实时验算 + 跨模块校验,数值正确性不依赖模型心算

一键导出配置

确认规划后自动生成详细配置表,直接导入游戏引擎