强化学习优化消除类游戏关卡设计实践：Magic Tavern案例解析

Magic Tavern：全球化休闲游戏研发商

Magic Tavern（中文名”麦吉太文”）是一家专注于移动休闲游戏开发的全球化游戏公司，成立于2013年，总部设在北京，并在上海和旧金山设有分支机构。公司长期深耕休闲游戏赛道，致力于为各年龄段玩家打造轻松愉悦的娱乐体验。

从市场表现来看，Magic Tavern旗下多款产品在全球市场持续保持强劲竞争力，常年跻身多个国家和地区的畅销榜前列，并多次获得Apple App Store和Google Play的官方推荐。截至目前，公司已积累超过亿级总用户和千万级日活跃玩家，团队规模约400余人，核心成员来自清华大学、纽约大学、新加坡国立大学以及Google、EA等知名机构。代表作品包括《Matchington Mansion》《Project Makeover》《Modern Community》等。

消除类游戏关卡设计的核心挑战

消除类游戏作为休闲游戏品类中的常青树，拥有极为广阔的市场空间和庞大的玩家群体。从玩法演进趋势来看，消除类游戏已从早期的闯关刷分导向，逐步发展为结合任务、剧情的收集导向模式。这种转变对游戏开发商提出了更高要求：无论采用哪种玩法，都需要对关卡设计和难度评估做到快速响应与精准判断。

对于收集导向型消除游戏而言，主线剧情任务的推进高度依赖关卡的持续更新迭代。如何快速准确地获取关卡难度值，进而优化关卡排布，直接关系到游戏的长期运营质量和玩家体验。这一环节的效率与准确性，往往成为决定产品生命周期的关键因素。

传统测试流程的局限性

在常规的关卡上线流程中，新关卡通常需要经历内部机测和策划交叉测试等多个环节，再根据统计数据确定难度估计值。然而，受限于测试规模和样本量，偶尔会出现新关卡上线后与预期难度偏差过大的情况。这种偏差会直接影响真实玩家的游戏体验，导致关卡召回重做或重新调整难度排布。

传统内部测试流程消耗大量人力资源，且难度评估的准确性难以保证。如果能够引入更高效的自动化测试方法，将显著提升新关卡的生产效率，同时降低人为判断带来的误差风险。

消除类游戏关卡的关键元素解析

理解消除类游戏关卡的核心构成，是设计有效难度预测模型的基础。一个典型的消除类游戏关卡通常包含以下几类关键元素：

• 通关元素：指完成关卡所需消除或收集的目标，通常在棋盘上表现为障碍物、特殊物品等形式
• 限制条件：指达成通关条件前的操作约束，例如可操作步数、倒计时、不可消除障碍等
• 道具：除基本操作外，通过额外购买或活动赠送获取的强力物品，能够影响关卡平衡性并降低通关难度。由于这类道具通常通过充值获取，对难度预测的影响相对有限
• 奖励：通过凑成特殊消除范式获得的奖励元素，如炸弹、火箭等。这些奖励元素能够消除棋盘上特定范围内的普通元素，组合使用时威力更大。奖励的使用技巧直接体现玩家水平，也是难度预测中的重要考量因素

以Magic Tavern的《Project Makeover》第84关为例：左侧显示的通关元素要求收集31个相机和28件衬衫；限制条件为20步；右侧显示玩家当前持有6个梳子道具和6个香水道具；棋盘上的火箭则属于奖励元素，不同方向的火箭可消除对应一行或一列的所有元素，通过消除一行或一列4个相同元素即可获取。

强化学习在消除类游戏中的应用原理

强化学习的核心框架由Agent（智能体）和Environment（环境）构成。Agent通过与Environment的交互（Action），获取奖励（Reward）和新的状态（State），并在这一循环中不断优化决策策略。

在消除类游戏的通关场景中，Agent扮演自动游玩的玩家角色。研发人员需要定义具体的动作空间，通常涵盖棋盘上所有可造成消除效果的有效动作。当Agent执行一步操作后，游戏后端计算该操作对通关元素、限制条件、奖励的影响，并将当前状态和奖励值返回给Agent。

Agent反复执行动作，直到达成通关条件或限制条件耗尽导致游戏结束，期间持续记录获取的奖励值。通过循环往复的训练过程，Agent逐渐向获取最大奖励值的方向学习，最终掌握游玩游戏的核心逻辑。这一过程本质上是让AI学会像人类玩家一样理解和应对游戏机制。

难度预测的实现路径

通过强化学习训练Agent后，我们便拥有了可用于测试关卡的虚拟玩家主体。下一步需要收集Agent游玩关卡时产生的特征数据，包括获取的奖励值、是否通关、通关时剩余的限制条件等关键指标。

将这些特征数据与历史关卡的准确难度值相结合，可以拟合出一个机器学习模型，专门用于新关卡的难度预测。完整的工作流程如下：当新关卡需要进行难度测试时，首先使用强化学习模型对Agent进行微调，然后让Agent游玩新关卡并采集特征数据，最后通过历史难度预测模型进行推理，得出新关卡的难度评估结果。

工程化落地的三大核心环节

明确了强化学习进行关卡难度预测的核心算法和工作流程后，要在实际的关卡设计中应用这套方法，还需要完成一系列工程化工作。对于需要在云端部署AI训练和推理任务的团队，选择合适的多云账单代付解决方案可以有效简化跨云资源的成本管理。

并行训练推理架构

在实际生产环境中，策划组每批次产出的新关卡数量通常在十几关甚至几十关，每一关还存在不同的初始状态和掉落次序变体。因此，强化学习训练阶段必须实现并行化处理，以满足难度预测的时效性要求。

强化学习Agent的训练属于计算密集型任务，对CPU资源需求较高。在Agent与游戏后端服务器通信时，每个Agent占用一个CPU核心。以c7i.4xlarge类型的EC2实例为例，每台实例配备16核，可同时运行16个Agent。与此同时，需要密切关注游戏后端服务器的负载状况，在资源不足时及时进行扩容。

当Agent采集到足够多的特征数据后，需要拟合MLP（多层感知机）模型。此类模型使用GPU进行训练能够有效提升训练速度，建议根据数据规模选择合适的GPU实例类型。

并行训练推荐使用Ray框架进行部署。Ray框架专为分布式训练和模型微调设计，能够让用户轻松地将模型训练代码从单机扩展到云端的多机器集群，极大简化了分布式计算的复杂性。此外，Ray原生支持Kubernetes，可以便捷地在Amazon EKS上完成部署，实现弹性伸缩和资源调度。

模型生命周期管理

在整个工作流程中，会产生多种类型的模型：基于历史关卡训练的基准Agent模型，以及针对新关卡微调的新Agent模型。随着关卡设计工作的持续推进，模型数量会不断增长，因此需要一套完善的模型管理系统来存储和管理这些模型资产。

考虑到这些模型各有其生命周期特征——已使用过的模型短期内通常不会再次访问——将模型保存在Amazon S3并启用生命周期策略是一个兼顾成本与效率的选择。可以根据模型的访问频率设置不同的存储层级，例如将近期活跃模型保留在标准存储，将历史模型自动转移至低频访问或归档存储。

回放系统构建

在Agent训练过程中，为了最大程度提升训练速度，建议封装无头游戏客户端。无头客户端不包含游戏前端渲染，仅通过API进行交互，从而避免每次动作后前端动画造成的时延开销。

然而，在测试和调试过程中，有时需要直观观察Agent的游玩过程。针对这一需求，有两种可选方案：

• 有头客户端测试：使用包含前端的完整客户端进行测试，可以实时观察Agent的动作过程。缺点是交互过程中的动画渲染会导致耗时增加
• 操作日志回放：通过Agent的操作日志，结合自建的回放系统，定向回放需要监控的关卡。缺点是需要进行操作日志与回放系统的步骤转译，且要求客户侧具备回放机制

Magic Tavern采用了回放系统方案来监控Agent的行为记录，在保证训练效率的同时满足了可视化调试的需求。

GameAIbot解决方案架构

基于上述三大工程化需求，亚马逊云科技游戏行业解决方案团队设计了GameAIbot解决方案。该方案整合了并行训练推理、模型管理、回放监控等核心能力，为游戏开发商提供了一套开箱即用的AI关卡测试基础设施。

GameAIbot的架构设计充分考虑了游戏行业的实际需求，支持弹性扩展的计算资源调度、灵活的模型版本管理，以及与现有游戏开发流程的无缝集成。开发团队可以根据自身的关卡产出节奏和测试需求，灵活配置资源规模和训练策略。

实施要点与注意事项

在实际落地强化学习关卡难度预测系统时，以下几点值得特别关注：

• 动作空间定义：需要精确定义Agent的动作空间，确保覆盖所有有效的消除操作，同时避免无效动作带来的训练噪声
• 奖励函数设计：奖励函数的设计直接影响Agent的学习效果，需要平衡通关目标、步数效率、奖励元素使用等多个维度
• 特征工程：在拟合难度预测模型时，特征的选择和处理对预测准确性有显著影响，建议结合业务经验进行特征筛选
• 模型迭代：随着新关卡数据的积累，需要定期更新基准模型和难度预测模型，以适应关卡设计风格的演变
• 成本优化：合理利用Spot实例进行训练任务，结合预留实例覆盖稳定负载，可以有效控制计算成本

价值与展望

消除类游戏的关卡难度预测是指导关卡排布、决定玩家体验的重要因素。传统基于人工的测试方法存在预测难度失准、测试覆盖不充分等问题。对于Magic Tavern这类需要通过关卡获取金币和素材来支持主线任务进行的消除类游戏，高质量且快速的关卡更新尤为关键。

基于强化学习的难度预测方式能够有效解放策划组人员的繁重测试任务，大幅提高关卡设计效率，进而优化玩家的整体游戏体验。随着AI技术的持续演进，这一方法论还可以扩展到更多游戏品类的关卡设计和平衡性调优场景中。