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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。

Mamba一作将演讲整合成科普长文，探讨SSMs和Transformer模型权衡之术。认为Attention非万能，Transformer是阶段性最优。几天后将发布新架构，能与Transformers兼容，还回顾了两模型特点及结合优势。

苏黎世联邦理工学院新论文指出，`AGENTS.md` 文件可能常阻碍 AI 编码智能体。研究构建 AGENTbench 数据集测试，发现 LLM 生成文件降低性能，人类编写文件有边际收益但也增加成本，开发人员对此研究看法不一。

斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。

微软基于Phi-4-mini版本，针对特定推理任务微调出Phi-4-mini-Flash-Reasoning 3B模型，将其扩展到200064 tokens。采用新型SambaY架构，支持64K token上下文长度，运行快10倍，有诸多优点。

上海交大和美团联合发布PRDBench论文，将12个主流AI编程Agent放入50个真实Python项目测试。结果显示，基础模型写代码强，商业版调试优势明显；专门训练的裁判模型比通用大模型靠谱。

近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践，提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式，与传统RAG方法不同，使用多步骤搜索动态查找信息。

过去一年，Coding Agent 改变开发者写代码方式，但进入长期开发仍会遗忘项目经验。MemoraX Code 试图解决此问题，构建了本地与云端记忆，让关键信息能被识别召回，且在赛事中表现出色，还能沉淀工程经验。

DeepMind掌门人Demis Hassabis在专访中谈到AGI发展，认为当前技术距AGI可能差一两个大突破，预计2030年左右实现。还探讨了记忆、Agent、推理等问题，提及开源、多模态等情况，展望了生物领域虚拟细胞等。

文章围绕AI Agent的上下文工程展开，指出其比Prompt Engineering更重要。介绍了上下文工程的分层组织，包括角色定义、通用规则、项目状态和用户指令，还提及项目感知、.ling.md文件及完整System Prompt的组装。