挑选那些触及本质的问题,以及它们带来的思考片段。不追求数量,只记载那些值得深入探讨和反复咀嚼的想法。


我用 Agent 架构自动生成了一个逆转裁判风格的互动推理剧本

从内部 run 到 itch.io 公开页面,一个可交互原型的自动化生产

你现在就可以打开 itch.io 上的原型页面,进入一个叫「雷音寺的失火案」的互动推理场景。

故事的设定很直接:孙悟空被控纵火焚毁雷音寺藏经阁,护寺僧人自称亲眼目睹,而你作为玩家,需要在废墟里搜集物证、在神话法庭上逐条追问证词、在关键矛盾点出示证据,最终揭开僧人自导自演嫁祸悟空的真相。

这不是一份概念设计稿,也不是内部 demo 截图。它已经被打包成 HTML5,部署到了 itch.io,任何人都可以用浏览器直接打开体验。案件包含 6 个角色、6 件可收集证物、4 组层层递进 …

AI 为什么会反复“拧门锁”

Door-Lock Rechecking:一次无害重复,一次越界污染

锚点:Door-Lock Rechecking — LLM 在多次独立实验中对同一关键产物自发重复提交,prompt 中没有此指令。

在一个多 Agent 协作系统里,我们观察到一个没人教过的行为:

Agent 在完成一份关键产物后,会再次调用提交工具提交同一份文件——内容没有变,哈希 完全相同。这个动作没有任何指令要求它这么做。

你出门后,会不会停下来,转身,再拧一下门锁确认上了?

这不是记忆力的问题。

同一套多智能体协议跑了 54 次:协作“行为指纹”与一个协调盲区

协议合规、失败模式,以及为什么可观测性“分辨率”决定排障速度

工程复盘说明:本文基于有限样本的复现与观察,重点是总结可被提前捕捉的失败模式, 不构成模型榜单或通用能力排名。

不同的大模型不只是“做得不一样”。在同一套多智能体协议约束下,它们的协作方式 也会不一样。

我们在完全相同的协议约束下跑了 54 次多智能体会话,覆盖 4 种提供方配置。结果呈现出 可复现的“行为指纹”:在这类场景里,协议合规(在正确的时间发出正确的协议信号) 往往是区别于“原始能力”的关键变量。

我们花了两三周调试一个不该存在的功能

公理污染:当实现反向定义正确

我们花了两三周调试一个不该存在的功能#

一个真实的翻车现场#

上个月,我们团队在做一个复刻经典游戏的项目。

有一天,测试报了一个 bug:「二段跳有时候会误触发」。

于是开始调。

改参数、加判断、打日志、对比帧数据……前前后后折腾了两三周。期间开了不少会,讨论 「误触发的边界条件到底是什么」「要不要加冷却时间」「阈值设成多少合适」。

直到有一天,有人突然问了一句:

「等一下,原版有二段跳吗?」

去查了原版资料。

原版没有二段跳。

我们按完整的工程流程,调试了一个根本不该存在 …

验证都通过了,游戏一集成就崩:多 Agent 协作里一个看不见的盲区

两次复现、一个盲区,以及一个数据契约字段

验证全通过,我们一集成就崩了。

日志里没有任何异常。

(工程复盘:基于有限样本的复现与观察,结论未必可泛化。)

我们的多 Agent 协作系统有一套完整的验证协议:Agent 生产代码,下游 Agent 验证,验证通过后冻结产物。整条链路运行良好——事件日志里全是 pass,流程三轮稳定收敛。

然后我们把六个 Agent 的产物拼在一起运行,游戏直接崩溃了。

日志里没有任何异常。


问题#

我们研究的系统是一个多 Agent 协作平台。六个 Agent 各自负责一个模块(物理 …

为什么是gameai.one

深度思考 · 第一篇

四个"一"的来历#

一个人

自由职业。热爱旅行。无人机拍摄。

选择这种生活不是逃避,是认清了自己不适合被安排。


一锅温柔

第一个作品的名字。也是对创作的隐喻。

温柔不是软弱,是慢火炖煮的耐心。 就像做一锅米饭,急不得。


一个游戏

未来会做的东西。也许是游戏,也许不是。

但"游戏"这个词很好:

  • Play(玩耍)- 探索的自由
  • Rules(规则)- 创作的边界
  • Experience(体验)- 传达的目标

一个梦

长期主义的愿景。 …