专题演讲嘉宾：林香鑫

近一两年大量AI编码工具如雨后春笋般诞生，但在游戏项目工程级别的代码编写参与度仍不高，主要受限于LLM上下文长度、游戏业务的复杂度与灵活性。我们通过代码知识谱图构建、多agent RAG召回、MCP等技术方式，打造了一个可完成复杂游戏编码任务的超级助手，在代码搜索、知识问答、功能迭代、新功能编写等业务场景均有不错的落地效果，已在公司内部广泛应用，同时推动了内部AI生成代码覆盖率大幅提升。
 

演讲提纲

1. 游戏研发面临的AI应用挑战
2. 落地实施策略
   • Multi-Agent 协同解决复杂编码问题
   • 复活研发资产，强化游戏工程理解能力
   • AI 与游戏研发体系双向赋能
3. 总结与展望
   • 更多业务场景落地
   • 打破信息孤岛，提升跨职能协作效率

您认为，这样的技术在实践过程中有哪些痛点？

1. 固有工作方式难以改变
2. 团队成员对AI技术的理解和使用能力不均
3. 大模型能力尚未能解决更复杂的问题

听众收益

1. 了解大模型在团队大规模研发中的实际落地经验
2. 如何开展研发知识工程的治理工作
3. 大模型在实际应用中的冰与火