腾讯游戏AI-基于多模态大语言模型的游戏Agent：感知、决策与交流一体化研究

1.参与游戏 AI 应用的基础设施建设，负责 GameAgent 后台系统核心框架组件开发；支持游戏智能 NPC、UGC 等 LLM 驱动的 GameAgent 业务落地，并完善 GameAgent 统一基础设施； 2.负责大模型应用的全链路工程化与开发运营体系建设，通过自动化、平台化、智能化（AI 提效）推动团队研发效能系统性提升； 3.负责后台架构和性能优化工作，保障服务高并发、低延迟、高可用，与算法、产品团队协作，完成游戏AI产品的预研探索、工程化落地与实际上线。

岗位职责 1. 深挖业务需求，制定AI解决方案： 深入西山居、金山世游等工作室，精准对接游戏策划、美术、程序及运营团队的具体痛点，量身定制AI解决方案。 2. 美术与工业化管线： 梳理游戏美术生产需求，推进商业化API接入 / 专项LoRA工作流推广，切实降低外包与制作成本。 3. 前沿AI玩法落地： 配合 GameAI 算法团队，跟进核心产品线的创新AI玩法落地（AI-NPC、AI陪玩、赛制总结、多模态VLA），确保技术全链路顺畅衔接。 4. 跨部门协同： 连接AI团队（算法、Infra ）与游戏业务团队，把控项目里程碑，排除落地障碍，确保业务体验评测达标。

1、研究并应用强化学习（RL）技术在游戏场景中的创新应用，如 NPC 行为学习、自适应游戏策略、自动化测试等； 2、负责开发基于 RL 的智能体决策、路径规划、多智能体协作等算法； 3、结合 LLM、计算机视觉等技术，提升游戏 AI 的决策能力和可玩性； 4、负责强化学习模型的训练、优化和部署，提升游戏 AI 的自主学习能力； 5、跟踪强化学习在游戏领域的最新研究，并结合游戏项目进行创新探索； 6、 持续改进算法和框架，开发和完善通用框架和SDK工具，提升游戏AI开发效率。

业务场景： 探索大语言模型技术在游戏内容生产、AI游戏与智能NPC场景的落地应用，研发垂直领域的LLMs，为游戏业务提供智能化的内容生产能力，提高游戏资产制作效率。 相关工作： 1、LLMs微调技术框架开发：负责LLMs模型的研究与开发，基础模型训练，监督微调和强化训练，包括但不限于模型选型，数据处理，效果评估和优化，形成一套完整的链路，用LLMs构建垂类场景中模型基座，提升效果的可靠性和一致性； 2、LLMs系统应用研发：基于业务需求与业务数据，与产品，策划，服务端同事一起将LLMs的能力应用于游戏NPC智能对话交互，肢体动作生成，游戏剧情/动画生产等，能够主导模型的研发，训练数据处理与模型的工程化部署整体环节； 3、AI助力游戏方面的探索，包括不限于：AIGC，AI辅助工具开发等。