本期《游戏AI实验室》的动态聚焦关卡试玩的自动化验证。我们把一个基于行为树的试玩智能体接入关卡编辑器，让它在无人值守的情况下反复通关同一张地图，并逐帧记录位置、血量、技能释放与耗时等状态。
- 进展：智能体对 12 张测试关卡各完成约 800 次通关，输出平均通关时长、死亡热区与停滞点分布。与策划人工标注的「卡点」比对，重合度约七成；误报多集中在智能体找到的非预期捷径上，反而提示了部分关卡的越关漏洞。
- 下一步：将试玩结果回灌到关卡参数（敌人密度、补给投放、平台间距）的自动微调中，并给智能体配置不同的「玩家画像」策略权重，观察难度曲线是否随之拉平或陡增。
需要说明的是，当前智能体仍依赖策划手工定义的通关目标与失败条件，尚不能替代人类对「好玩」的判断，现阶段承担的主要是重复验证与版本回归对比的工作。
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