在游戏AI实验室的近期实验中，我们尝试用轻量强化学习模型做动态难度调节（DDA），目标不是让游戏更难或更简单，而是让玩家处在"刚好有挑战"的区间。
实验设定：以一款横版动作原型为基础，采集玩家每30秒的滚动数据——通关耗时、受击次数、技能命中率、撤退频率，构成表现向量。模型不直接调敌人血量，而是调整三类参数：敌人出招间隔、平台间距、补给掉落概率。奖励函数设计为"失败后继续尝试率"与"局内挫败标记（连续受击>4次）"的加权差，避免单纯的胜率最大化。
阶段性结果：在40名内测玩家、约320局样本中，DDA组的中途退出率比固定难度组低约18%，但高技能玩家的"过于简单"反馈上升。说明单一表现向量对能力上限的刻画不足。
下一步计划：
- 引入操作精度指标（输入间隔方差、闪避时机偏差），区分"熟练"与"碾压"两种高表现状态；
- 对DDA调整幅度设置冷却窗口，避免参数在局内频繁抖动导致体验割裂。
目前结论仍是探索性的：DDA的价值可能不在难度本身，而在于把玩家流失点从"打不过"转移到"想再试一次"。
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