论文页面 - OpenGame：面向游戏开发的开源智能体编码框架

来源: https://huggingface.co/papers/2604.18394

摘要

OpenGame 是一个开源的智能体框架，用于端到端的网页游戏开发，它利用专门的代码模型和评估基准来克服交互式应用开发中的挑战。

游戏开发位于创意设计与复杂软件工程的交叉点，需要协同调度游戏引擎 (https://huggingface.co/papers?q=game%20engines)、实时循环 (https://huggingface.co/papers?q=real-time%20loops) 以及跨多个文件紧密耦合的状态。尽管大型语言模型 (https://huggingface.co/papers?q=Large%20Language%20Models)（LLMs）和代码智能体 (https://huggingface.co/papers?q=code%20agents) 现在可以轻松解决孤立的编程任务，但当被要求从高层设计生成完全可玩的游戏时，它们往往会因跨文件不一致性 (https://huggingface.co/papers?q=cross-file%20inconsistencies)、场景连接错误 (https://huggingface.co/papers?q=scene%20wiring) 和逻辑不连贯性 (https://huggingface.co/papers?q=logical%20incoherence) 而失败。我们通过 OpenGame 弥合了这一差距，这是首个专为端到端网页游戏开发设计的开源智能体框架。其核心是 Game Skill (https://huggingface.co/papers?q=Game%20Skill)，这是一种可复用且不断演化的能力，由 Template Skill (https://huggingface.co/papers?q=Template%20Skill) 和 Debug Skill (https://huggingface.co/papers?q=Debug%20Skill) 组成：前者通过经验积累项目骨架库，后者维护已验证修复方案的动态协议——这使得智能体能够构建稳定的架构并系统性地修复集成错误，而非仅仅修补孤立的语法错误。为该框架提供动力的是 GameCoder-27B (https://huggingface.co/papers?q=GameCoder-27B)，这是一个专为掌握游戏引擎而优化的代码 LLM，通过持续预训练 (https://huggingface.co/papers?q=continual%20pre-training)、监督微调 (https://huggingface.co/papers?q=supervised%20fine-tuning) 和执行驱动强化学习 (https://huggingface.co/papers?q=execution-grounded%20reinforcement%20learning) 的三阶段流水线训练而成。由于验证交互可玩性从根本上比检查静态代码更难，我们进一步引入了 OpenGame-Bench (https://huggingface.co/papers?q=OpenGame-Bench)，这是一个评估流水线，通过无头浏览器执行 (https://huggingface.co/papers?q=headless%20browser%20execution) 和 VLM 评判 (https://huggingface.co/papers?q=VLM%20judging)，从构建健康度 (https://huggingface.co/papers?q=Build%20Health)、视觉可用性 (https://huggingface.co/papers?q=Visual%20Usability) 和意图一致性 (https://huggingface.co/papers?q=Intent%20Alignment) 三个维度对智能体生成的游戏进行评分。在 150 个多样化的游戏提示上，OpenGame 建立了新的最先进水平。我们希望 OpenGame 推动代码智能体 (https://huggingface.co/papers?q=code%20agents) 超越离散的软件工程问题，迈向构建复杂的、交互式的现实世界应用。我们的框架将完全开源。

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