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游戏研发中的 AI 转型：网易多 Agent 系统与知识工程实践

本文整理自网易游戏高级技术经理林香鑫分享，介绍大模型在游戏研发落地实践。团队用代码知识谱图、多 agent RAG 召回等技术打造超级助手，在多业务场景落地，推动内部 AI 生成代码覆盖率提升。

本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。

当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理，主动推理研究少，制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力，实验显示大模型主动推理能力严重不足，并指出后续拓展方向。

本文深度解析腾讯混元最新发布的 SEAT 自适应并行扩展推理框架。它让大模型 CoT 升级，应对复杂推理任务。该框架通过多轮并行推理和语义熵导航，解决大模型深度思考的局限，且适配多种大模型，性价比高。

一个域名注册于2008年的网站，2020年5月才真正启动，却在谷歌和百度的优化上做得风生水起。它的流量主要来自搜索引擎，谷歌收录484万条，百度收录193万条。这个网站通过子域名提升权重，并巧妙地使用分类而非重复关键词来优化内容，使其在搜索结果中排名靠前。

本文从系统工程视角剖析 Agent 系统问题与复杂度，指出开发中‘简单’是假象，复杂性只是被转移。介绍了 Agent 开发各阶段难点，通过案例说明其落地困境，提出将其视为系统组件，先求稳定可靠，还提及开发思路、模式及最新进展。

英伟达推出新型小型语言模型Nemotron Nano v2，在复杂推理基准测试上准确率与Qwen3 - 8B相当或更高，速度快6倍。它兼顾推理与非推理任务，支持“思考”预算控制，还开源了创建模型的绝大部分数据。

上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO，能科学管理经验。与传统RLVR方法比，它在不同基准提升性能，尤其复杂推理任务，还揭示滚雪球效应，为模型推理训练提供新思路。

腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构，通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板，在小游戏实验中表现出色，有可解释性等优势，但也有实验环境局限等问题。

5月15日，蚂蚁百灵开源旗舰级推理模型Ring-2.6-1T，权重文件上线Hugging Face、ModelScope平台。该模型有万亿参数，‘按需思考’，在代理执行、推理机制、训练范式三方面升级，评测表现出色。