一晚上烧掉200万元Token，米哈游买了个教训 探索AI的昂贵学费
一晚上烧掉200万元Token，米哈游买了个教训 探索AI的昂贵学费。5月20日的阿里云峰会上，米哈游《崩坏》系列AI NPC & Gameplay技术团队负责人郑银河分享了一段经历：一位同事为了实现项目，一晚上使用了价值200万人民币的Token。这引起了台下的短暂沉默。
这笔费用并非电费或服务器租金，而是大模型Token的消耗。几十个Agent通宵协作，导致账单迅速攀升至七位数。大多数公司可能会将此作为内部经验教训，但米哈游选择公开讨论，并表示接受在探索AI时的成本和学费。这表明，一旦AI Agent真正运行起来，其消耗是无法预估的，必须加以控制。
很多人对游戏公司使用AI的理解还停留在美术用Midjourney出原画草图、策划让ChatGPT写文案的层面。郑银河则提出了更深入的观点，将Agent的发展分为三个阶段：L1、L2和L3。L1是最基础的聊天室产品形态，L2是以Cursor、Qoder为代表的辅助开发工具，L3则是全自动驾驶模式，即多个Agent协同完成任务。目前，L3仍在探索中。
早在“Agent”这个词流行之前，米哈游就已经开始行动。从去年3、4月份起，他们自主研发了一个名为Echo Agent的平台。这个平台不仅是一个聊天窗口，还是一个托管Agent的生态系统。用户可以根据需要拼接不同功能的Agent模板，一键运行。此外，他们还解决了Windows环境下API支持不足的问题，并增加了多模态工具和读取能力，使Agent能够处理游戏资产。
为了进一步提升效率，米哈游创建了一个内部Skill社区，员工可以共享自己编写的技能模块。这些努力最终形成了一个强大的底座。例如，在引擎崩溃分析方面，Echo Agent不仅能帮助定位错误，还能协助策划进行白盒测试，节省开发人力。
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