Wenhao LiOPEN TO WORK
PROJECTS / SELECTED 04THINK · BUILD · LEARN

我的项目
不是功能清单。

我更关心：为什么选择这条产品路径、怎样处理模型的不确定性，以及结果如何被验证。

01ENTERPRISE AI · AGENT2025.08 — 2026.02

腾讯游戏 · 元梦之星

AI Coding 助手

让不会写代码的玩家，也能用自然语言创造游戏逻辑。

这是一个面向《元梦之星》UGC 创作者的 AI Coding 助手：玩家描述想做的玩法，系统自动生成可运行、可继续修改的游戏积木逻辑。

ENTERPRISE AI · AGENT
01PLAYER

玩家说出想法

自然语言描述玩法例如：进入区域后，触发一段限时解谜。
保留当前画布继续修改时，不会忘记已经搭好的逻辑。
02UNDERSTAND

系统拆解需求

先规划，再执行分清要创建哪些事件、条件、动作和先后关系。
03KNOWLEDGE

查询游戏规则

找到可用积木查询积木定义、参数和引擎版本限制。
训练垂类模型用游戏积木与规则样本，训练一个懂《元梦之星》编辑器的模型。
04BUILD

自动搭建逻辑

调用编辑器工具检索、创建积木、填写参数并完成连线。
只改受影响部分简单修改走增量更新，复杂任务才重新生成。
05CHECK

检查并修复

诊断 → 重建 → 验证读取报错，只修问题节点，再确认逻辑可以运行。
94%↓单次生成成本
25→<10单任务工具调用
85%+稳定生成准确率
垂类模型训练需求规划与执行游戏规则知识库自动评测与修复
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02GAME AI · COMPANION AGENT2025.08 — 2026.02

腾讯游戏 · 和平精英

AI 陪玩 Agent

不只是会打的 BOT，而是能听懂、会配合、记得你的队友。

从单人玩家缺少陪伴、弱社交玩家不敢开麦和新手缺乏指导出发，设计兼顾战术执行、语音互动与长期关系的实时陪玩 Agent。

GAME AI · COMPANION AGENT
玩家表达
玩家说话“跟我走”“救我”“这里有人”
↓ 语音转成文字
识别真实诉求区分聊天、请求、命令和紧急情况
实时战局
读取客户端状态不是凭空猜画面，而是接收结构化数据
↓ 持续更新
环境信息地图、敌人和附近物资
玩家与队友状态血量、位置、装备和可执行动作
AI 队友的判断中心既要跟得上战局，也要知道你习惯怎么配合
玩家想做什么？识别目的
这句话要立刻执行吗？识别指令
周围发生了什么？理解环境
现在适合怎么做？评估状态
跨局记忆常用打法共同经历交流偏好
行动像队友一样配合

移动、战斗、救援，或根据玩家指令改变战术。

对话告诉玩家发生了什么

用语音回应、主动提醒风险，也能接住情绪和闲聊。

30+玩家日均互动次数
24min+平均使用时长
70+2.0 版本互动轮次
Game AgentVoice UXLong-term MemoryRAG
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03AIGC WORKFLOW · AD CREATIVE2026.03 — 至今

字节跳动 · 商业化

原生广告 AIGC

把广告创意从手工试验，变成可复用、可评估的 Agent 工作流。

主导游戏、联合推进电商两条 Video Flow：用短剧人物、场景和剧情生成新的原生 A 面，承接商品或游戏 B 面，并贯通审核与投放回收。

AIGC WORKFLOW · AD CREATIVE
01排产

先决定做什么

选择商品或游戏按新投、扩量、补量等业务优先级进入生产。
准备短剧候选池同步角色、场景、情绪和可用片段。
避免重复生产查历史记录，已经做过的组合不再重复。
02匹配

找到能自然承接的剧情

先找可能合适的短剧用卖点、人物和剧情语义召回候选。
再判断是否真的合适比较人物、情绪、场景与广告卖点是否自然。
03创意

设计广告怎样进入剧情

选择承接方式确定剧情怎么转向商品或游戏，不显得生硬。
写故事与台词明确人物动机、冲突和卖点出现时机。
拆镜头与分镜把创意变成可以逐镜生成的制作说明。
04生产

生成并拼成完整广告

生成短剧原生 A 面沿用短剧人物、场景和情绪。
接上商品或游戏 B 面裁切、拼接并完成音画后处理。
失败节点单独重跑不用因为一个镜头出错而整条重做。
05验证

审核后看是否真正投放

先检查内容与画面剧情、人物、产品一致性和生成质量。
再经过业务与商安审核只有通过的素材才能进入推送。
追踪投放结果看创意是否创建、在投并产生消耗。
80.1%206 条批次全维通过
26.5→0.8%召回 Badcase
1,800+系统日均生产 VID
Agent WorkflowRetrieval / RankingPrompt EngineeringCQC
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04VIBE CODING · MULTI-AGENT2026

黑客松 · 独立 AI 产品

今天整点啥

不是推荐一家店，而是替一群人拍板。

从多人聚会里最让人头疼的偏好收集与冲突协调出发，用多 Agent、硬约束校验和群体投票完成可解释的聚会决策。

VIBE CODING · MULTI-AGENT
01 / 群聊里的真实问题
周六吃啥？
我都行
别太辣就行……
最难的不是找店，是没人拍板。
02 / 每个人聊出偏好

AI 把“随便”继续追问成可决策的信息。

小王清淡 · 科技园 · 100–200
小李饭后想去 KTV 或桌游
小张不唱 K · 想轻松聊天
对话 → 结构化偏好包
03 / AI 替组织者协调

科技园清淡聚餐 + 饭后桌游

先排除不吃辣、不唱 K 等硬性雷区，再平衡预算、商圈和娱乐诉求。

照顾：清淡偏好照顾：饭后娱乐避开：不唱 K
结果会说明“为什么这样安排”
12h首个可演示 Demo
12阶段 AI Pipeline
3模型服务协作
Multi-AgentClaudeGeminiSupabase
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