【AI】插眼，AI玩游戏自动化的粗步规划。

花老板

注意，本期只是插眼，还没有时间实际落地
留个帖子，实在闲的时候会补上。

我一直强调，专业的事情，需要专业的人来。
专业的AI可以解决专业的问题。
AI做游戏脚本，自动化流程，效率并不高。
但我们不能嫌弃幼年的霸王龙，他终将成为一代霸主。

模型  UI- TARS-7B 字节开源的UI交互小模型，底层为QWEN-2
理论上1060-5060都可以部署，略慢，3个流程大约需要2秒。

轻量化，本地可部署，反应迅速 （指令-推理-执行）1-3秒可完成
高端算力卡可以更快，如4090可以达到0.5-0.8完成。


给AI的指令尝试：
2D游戏：
在地图为  XX   坐标最大x,y，最小x,y范围内移动
可以使用12345技能，拾取一切物品，攻击一切红名
残血按F1。

3D：游戏
可以使用awsd前后左右移动，滚轮上下镜头变化。
寻找素材  A.png  ，朝向他，接近，按F采集。


UI-TARS-7B是字节跳动研发的一款革命性的视觉语言模型，专为图形用户界面（GUI）的智能交互而生。

在游戏脚本开发中，UI-TARS-7B展现了强大的动态适应能力。
它内置了针对游戏场景优化的动作库，支持鼠标点击、拖拽、滚轮以及键盘组合键等操作，
能够精准识别动态变化的界面元素（如随机道具位置、弹窗干扰）。

通过其“慢思考”推理机制，模型能自动规划任务链，
例如在《我的世界》中完成“砍树→合成工作台→制作工具”的复杂流程，
解决了传统脚本无法应对场景随机性的痛点。
AI与游戏自动化的结合，使UI-TARS-7B成为效率倍增器。在Poki平台的14款热门游戏测试中，
该模型实现了100%的自动化通过率，而传统工具平均仅能完成42.8%的任务。
它不仅解放了测试人员，更通过智能错误诊断和反思机制，自动生成包含截图的错误报告，
将游戏QA效率提升了10倍以上，标志着游戏自动化从“机械执行”迈向了“智能感知”的新纪元


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1060跑不动吧