AI游戏难度动态调节实验：微行为信号与心流曲线

动态难度调节（DDA）长期依赖击杀数、通关时间这类结果指标，反馈往往滞后一整局。本期实验换了个切入角度：直接读取玩家的微行为。

我们在原型关卡中埋点采集四类弱信号——操作间隔方差、同一位置的重复失败次数、镜头停留时长、技能空放比例，用它们构造「挫败度」与「投入度」两个连续评分，再映射为敌人命中率、补给密度、引导提示三条可调参数。模型为轻量时序网络（约1.2M参数），全部在本地推理，单帧开销低于3ms，不依赖服务器下发，避免网络抖动带来的调节抖动。

进展与数据：在120名内部测试者、约900局样本中，行为驱动的难度切换使主动退出率从12.4%降至8.1%，平均单局时长延长约9%，而主观难度评分几乎不变（±0.2分），说明玩家基本感知不到「被调节」这一动作。

下一步计划有两条：一是把这套信号迁移到解谜、竞速类关卡，验证跨品类时特征是否需要重新标定；二是补一版可解释面板，把每次调节的触发信号与幅度可视化，供策划手动设定调节上下限，避免完全自动化后失去设计控制权。