AI自动化游戏测试

AI自动化游戏测试多用于已有可运行构建之后、人工验收和上线之前。智能体或模型能长时间探索地图、组合操作、刷数值路径并发现崩溃或异常状态，适合扩大重复场景与边界条件的覆盖。

测试工程师提供构建、目标和判定信号，系统输出复现路径、日志和可疑结果，再由 QA 复核并转成缺陷。异常可稳定复现、影响被分级、缺陷进入修复闭环，测试任务才算完成；它不能替代体验、审美和业务风险判断。

PM 视角

• 先选可观测、可重复的场景，不要用“多跑几遍”冒充覆盖率。
• 把环境、随机种子和行为轨迹留全，否则发现问题也无法处理。
• 人工测试继续负责主观体验、新玩法探索和最终发布判断。