清华造了个游戏公司！十余个 ChatGPT 上岗，7 分钟开发一款游戏

清华大学打造了一家“零人工内容”的“游戏公司”，从老板到员工每个人都是AI的那种！

只要你提出一个想法，从设计到测试的整个过程都将由人工智能处理。

整个过程只需七分钟即可完成，成本还不到0.3美元（两块人民币多一点）！

这家“公司”名叫“”，顾名思义，是通过聊天发展起来的。

“公司”里，十多个聊天机器人扮演着不同的角色，串联起来完成开发工作。

整个过程只需几分钟即可完成，并且无需为每个环节专门训练相应的模型。

这家“公司”开发一款游戏的平均时间为网409.84秒，最快的连三分钟都不到，最慢的也只有17分钟。

消耗方面，采用API（3.5-turbo），每个游戏平均使用约48.5K代币。

按照这个数据计算，用它来开发游戏，平均每个游戏的成本只有0.2967美元。

那么，这家“公司”是如何运作的呢？

让AI协同工作

研究团队为这家“公司”设计了一套“”。

每个机器人扮演CEO、程序员、设计师等不同角色，涵盖了游戏开发涉及的所有岗位。

为了避免错误或幻觉，开发过程中的每一步都是由两个机器人完成。

具体来说，制作游戏时需要经过四个主要网环节：设计-编程-测试-文档。

人类在设计阶段开始之前提供初步想法，这是唯一需要人类的地方。

该想法将由担任 CEO、CTO 和 CP () O 的机器人共同分析和评估。

CEO将分别与CPO和CTO讨论，决定游戏的呈现形式（Web/桌面/移动......）和使用的编程语言。

另外，在设计过程中，每个机器人所扮演的角色是由两个（也是机器人）分配的。

为了提高设计工作质量，团队还引入了“记忆流”和“自我反思”两种工作机制。

“记忆流”会保存每轮对话的记录，供每个机器人随时读取，保证思维的连续性。

“自我反思”机制是当机器人完成工作但未达到要求时生成“伪自我”，并对问题和相关对话进行反馈。

设计工作结束后，进入编程环节，包括代码编写和图形界面设计。

CTO向程序员提出要求和总体思路，程序员写代码。

设计人员生成GUI方案，调用相关工具生成图像资源，并由程序员集成。

编程过程中还引入了提高质量和效率的工作机制，具体包括“代码管理”和“思想引导”。

代码管理机制可以在开发项目中保存多个版本，以便出现问题时可以回滚。

思维引导机制的两点就是让CTO和程序员能够“互换角色”，互相理解对方的想法，在出现问题时更好地解决问题。

程序编译完成后，就该测试它了。

测试过程分为代码评审和实际操作两个步骤，涉及“代码评审员”和“测试工程师”两个角色。

测试过程还引入了“思想引导”机制。 当测试反馈不清楚时，程序员和测试工程师就会交网换角色。

测试完成后，游戏主体就完成了，接下来要做的就是编写文档了。

文档主要包括环境描述和用户手册。

前者描述游戏需要运行的环境，CTO指导程序员完成。

后者是 CEO 决定包含的内容，由 CPO 生成。

至此，一个游戏的开发就全部结束了。

除了提供起始想法外，整个过程没有人的影子。

当然，这个过程中的对话、代码等信息都是人类可见的，保证了开发的灵活性。

如果有必要，也可以进行手动干预，例如替换生成的GUI。