GFlow：面向游戏设计的多 Agent 协作与验证实践｜AICon北京

当 Agent 真正进入企业流程，哪些工作可以交给 AI ？50 + 实战案例揭晓答案！

AI 正在从回答问题的辅助工具，走向理解目标、调用系统、完成任务的工作承担者。当 Agent 真正进入企业流程，问题不再是 “如何把 AI 做出来”，而是哪些工作可以交给 AI、结果如何验收、权限、成本与风险如何收住。随着大模型向推理、工具调用、多模态和长任务延伸，开发重心正从单次调用转向上下文、工具、执行环境与反馈回路的设计，Coding Agent 也从代码补全演进为能理解代码库、运行测试、完成复杂任务的工程协作者。OpenAI、Google Cloud、Anthropic 的最新实践共同指向一个结论：模型决定 Agent 能做什么，工程决定它能否真正进入生产、创造价值。

在这一背景下，2026 年 AICon 人工智能开发与应用大会 · 北京站正式启动。本次大会将于 12 月 18–19 日，在北京新云南皇冠假日酒店举办。本届大会以探索 A 应用边界为主题，设置 13 大技术专题，覆盖大模型后训练、推理优化、Agent 工程、知识工程、智能体评测与安全、自进化系统、AI 软件交付、原生架构及组织变革等核心方向，汇聚一线技术专家，深入分享 AI 技术突破与企业规模化落地的真实实践。

腾讯游戏高级研究员王文瑾已确认出席 “Multi-Agent Systems” 专题，并发表题为《GFlow：面向游戏设计的多 Agent 协作与验证实践》的主题分享。游戏设计涉及玩法规则、数值平衡与交互叙事，目标开放、产物相互依赖，质量也难以通过单一指标判断。王文瑾的本次分享介绍 GFlow 面向游戏设计的多 Agent 协作实践：以主智能体统筹专业分工，通过知识引导的分层采样探索玩法方案，结合规则检查、模拟回放与叙事状态可达性分析验证产物，并让设计者通过结构视图、修改对比和试玩参与迭代。本次分享将结合桌游生成、数值模拟与交互叙事案例，介绍任务拆分、人机协同及经验回流的技术选择，并通过方案评估与用户研究，讨论这些方法在提升创意多样性、支持设计检查与修订方面的效果，为开放式复杂任务的 Agent 系统建设提供参考。

王文瑾，腾讯游戏高级研究员，浙江大学计算机科学与技术学院博士，负责 LLM/Agent 技术在游戏设计、叙事、智能 NPC 等场景的探索与应用，相关成果落地应用于多个真实业务场景，研究工作发表在 CVPR、EMNLP 等顶级会议，担任 CVPR、ACL 等会议审稿人。

生成方法： 通过知识引导的分层采样探索机制组合，将设计需求展开为规则、组件与可玩原型。

迭代案例： 结合运行回放与结构化结果，展示参数调整、原型迭代及模拟结论的适用边界。

创作机制： 关联创作意图、大纲、世界设定与叙事图，通过结构浏览和修改对比支持持续修订。

验证与评估： 通过状态可达性分析定位规则问题，结合试玩和用户研究评估创作支持效果。

共性与差异： 讨论不同子场景中公共能力的复用边界，以及工作流、工具和评价机制的差异化设计。

理解开放式创意任务的 Agent 设计方法。 结合游戏设计中目标动态变化、结果多样和评价主观等特点，理解如何组织创意探索、任务推进与人机协作，为没有标准答案的业务任务提供设计参考。

了解创意类 Agent 面向实际生产的关键要求。 从专业设计者持续使用和修改产物的需求出发，理解内容一致性、修改可检查、结果可验证与人工可干预等能力如何影响系统设计，借鉴从原型走向实际工作流程的技术取舍。

掌握多子场景系统的共性抽象与差异化设计思路。 通过玩法生成、数值模拟和交互叙事的对比，理解如何识别可复用的公共能力，并为不同任务配置适合的工作流、工具和评估机制，为领域级 Agent 系统建设提供参考。

除此之外，本次大会还策划了Post-Training Engineering｜数据、奖励与模型能力塑造、大模型推理与算力调度实践、Knowledge Engineering｜让 Agent 理解企业、Multi-Agent Systems、智能体评测与生产可靠性探索、Agent Security｜身份、权限与行动安全、AgentOps｜企业 Agent 全生命周期管理、Self-Evolving Agents｜从经验学习到可控进化、Agentic Software Engineering｜从代码生成到软件交付、Personal Agent、AI 原生架构的演进与治理、AI 时代的组织重构、AI × Industries ｜产业智能化等 13 个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。