AI游戏平衡性测试：行为克隆与拟人压测

游戏平衡性验证长期依赖人工试玩与小样本灰度，覆盖率和可复现性都受限。本期实验把「拟人化 AI 玩家」当作可控测试工具：先从线上对局日志中抽取操作序列，用行为克隆训练基础策略，再用少量强化学习微调补足长局决策与技能衔接，使智能体在操作节奏、技能释放延迟和走位习惯上接近真实玩家分布。

相比脚本机器人，这类智能体在重复跑测中不易陷入固定路径，能覆盖更多对抗组合。我们在三个版本的角色数值调优上做了对照：同一套拟人智能体在 12 小时内完成约 8 万场对局，输出各角色胜率、经济曲线与关键节点（首次击杀、资源争夺）分布；其中一版数值被判定为「远程角色中期收益偏高」，与人工测试结论一致，但提前约两天暴露。

要点：
· 进展：拟人智能体的操作分布与真实玩家在中位数指标上的偏差已收敛到可用于单版本回归对比的范围。
· 下一步：接入操作延迟与网络抖动模拟，把「手感类」问题纳入自动回归，并开放小规模内部灰度对局做双盲校验。