在游戏开发领域,一个令人震惊的数字近日被披露:某知名游戏的代码仓库中已有超过2000万行代码,理解这些代码的成本高得惊人。更出乎意料的是,游戏研发人员花费最多时间的环节并非代码编写,而是代码理解。
这一发现来自网易游戏高级技术经理林香鑫在AICon 2025北京站的分享,揭示了大模型在游戏研发中的落地实践与挑战。

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。这主要受限于LLM上下文长度、游戏业务的复杂度与灵活性。林在分享中指出,通过内部调研发现,与普遍认知不同,游戏研发人员花费时间最多的环节是代码理解,而非代码编写。
“无论是策划、美术还是开发人员,虽然他们提交到代码仓库的内容不同,但整个游戏系统的运作需要多方协同。”林解释道,“以一款知名游戏为例,其代码仓库中已有超过2000万行代码,这带来了巨大的理解成本。”此外,当出现问题需要调试时,这一环节也占据了相当多的时间,而代码编写反而排在后面。这正是游戏领域在研发效能方面面临的困境。
破局之道:AI超级助手的诞生面对这一挑战,网易游戏团队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。这一助手在代码搜索、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。
“在大模型时代,知识工程指的是对企业内部数据进行系统化的治理、挖掘、应用管理与迭代,构建一个能够支撑AI Agent运行的知识体系。”林分享道。而通过AI超级助手,团队成功解决了痛点,提高了整体效率。
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迈向AI新纪元正如林在分享中所说:“随着大模型技术的不断发展,技术落地工作逐渐成熟,并催生了多种不同的产品形态。”这一趋势不仅改变了游戏开发领域,也在重塑整个软件行业的面貌。
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