Aura Autopilot: самообучающийся AI-плейтестер для игр
📂 Исходный код на GitHubСамообучающийся плейтестер от команды Aura: LLM-агент пишет обвязку для модели решений, модель играет в игру в редакторе и выдаёт отчёт. Плагины для Unreal Engine 5, Unity 6 и Godot 4 плюс MCP-сервер для Claude Code и Codex.
Команда Aura выложила в открытый доступ Autopilot — систему автоматического плейтестинга в реальном времени. Агент сам запускает вашу игру в редакторе, читает исходный код проекта и выполняет задание: исследует уровень, ищет проблемы или проверяет конкретную механику. Главная особенность системы в том, что она учится. С каждым прогоном Autopilot играет заметно лучше: быстрее уклоняется, подбирает более сильное оружие, точнее целится и выбирает более разумную тактику.
Разработчики называют Autopilot «continually learning general playtesting system» — постоянно обучающейся системой общего плейтестинга. «Общая» здесь означает, что система не привязана к одной игре: она каждый раз знакомится с новым проектом, изучает его устройство и строит собственное представление о том, как в него играть.
Проект распространяется по лицензии Apache 2.0 и поддерживает Unreal Engine 5 (версии 5.4–5.8), Unity 6 и Godot 4 на Windows и macOS. Для Unreal на Windows есть вариант установки из исходников со сборкой против вашей собственной сборки движка.
Как это устроено
На каждое задание Autopilot автоматически открывает окно PIE (Play In Editor) и начинает читать исходный код проекта. Дальше работают две сущности.
LLM-агент готовит обвязку (harness) — программный мостик между игрой и моделью решений. Обвязка строится на основе того, что агент уже знает об игре, и учитывает особенности конкретного задания.
Модель решений управляет персонажем во время игры: куда идти, когда атаковать, что использовать. Проще говоря, играет в игру именно она, а LLM отвечает за подготовку и понимание проекта.
Когда задание выполнено, окно PIE закрывается само, а Autopilot собирает отчёт о том, что происходило в игре.
Такое разделение труда объясняет, зачем Autopilot исходный код проекта. Агент понимает не только то, что видит на экране, но и то, как игра устроена внутри: какие системы есть, как они связаны и какие механики вообще можно проверить. Отсюда и формулировки заданий вроде «проверь, что дерево качается от удара топором» — система находит нужную механику в коде и строит сценарий её проверки.
Память проекта
Autopilot хранит знания о вашей игре в памяти проекта. Первые прогоны идут медленнее: агент только знакомится с игрой, и первые варианты обвязки могут оказаться неудачными. Это нормально.
Каждый следующий прогон опирается на накопленный опыт. Задания выполняются быстрее, а поведение агента становится осмысленнее — та самая «видимая» прогрессия, которую обещают разработчики. Если памяти ещё нет (или вы её очистили), при настройке можно запустить десятиминутный разведочный прогон, чтобы агент исследовал игру. Шаг необязательный: можно сразу отправить своё задание.
Четыре типа заданий
| Тип | Что делает агент | Пример задания |
|---|---|---|
| Разведка | Исследует систему или уровень и описывает, как всё устроено | «Изучи систему крафта на уровне Lvl_Main» |
| Тестирование | Проходит уровень и перечисляет всё, что выглядит подозрительно | «Пройди открытый уровень и расскажи, что не так» |
| Проверка | Убеждается, что конкретная механика работает | «Проверь, что дерево качается от удара топором» |
| Цель | Достигает заданного результата с условиями | «Убей босса, удерживая здоровье выше 20% от максимума» |
Для гейм-дизайнера это закрывает несколько рутинных задач сразу: регрессионные проверки механик после правок, разведку чужих или собственных старых уровней, поиск очевидных проблем до ручного плейтеста. Агент играет сам — разработчику остаётся читать отчёт.
Установка
Сборки скачиваются с сайта tryaura.dev/autopilot. Для каждого движка свои шаги:
- Unreal Engine: распакуйте архив и перенесите папку
Autopilot/вPlugins/проекта. Если такой папки нет — создайте. - Unity: установите пакет из tarball через Package Manager (Window > Package Management).
- Godot: перенесите
addons/autopilot/в проект и включите плагин в Project Settings.
После подключения плагина запускается мастер настройки. Он устанавливает агентский сервис и настраивает модели — LLM и модель решений. Вход через аккаунт Aura удобен тем, что весь расход видно в одном месте. Можно и принести свой ключ (BYOK), тогда понадобится API-ключ TypeSafe.
В конце настройки система предлагает выбрать, делиться ли данными прогонов для улучшения Autopilot. Этот выбор ни на что не влияет — можно отказаться и продолжить работу.
Артефакты установки для каждого движка разные. В Unreal после распаковки в проекте должен появиться файл Autopilot.uplugin по пути <YourProject>/Plugins/Autopilot/. В Unity в Package Manager устанавливается tarball вида com.ramenvr.autopilot-<version>.tgz. В Godot плагин живёт в addons/autopilot/. Версии: Unity 6 (v6000.0 и новее), Godot 4 (v4.7 и новее).
Управление через Claude Code и Codex
У Autopilot есть собственный MCP-сервер, поэтому его можно подключить к кодинг-агентам. Разовая настройка сводится к одной команде:
autopilot connect claude
autopilot connect codex
Дальше в Claude Code или Codex достаточно написать «Use Autopilot to ...» — агент сам вызовет нужные инструменты.
С аккаунтом Aura подсчёт расходов разделён: Aura учитывает только обращения к модели решений, а работа LLM идёт по вашей подписке Claude или ChatGPT. При BYOK считаются оба компонента через ваш ключ TypeSafe.
Удаление
В окне Autopilot откройте Settings и нажмите Uninstall. По умолчанию память проекта сохраняется — при желании её можно стереть, но это действие необратимо. Затем уберите плагин из каждого проекта: в Unreal удалите Plugins/Autopilot/, в Unity снимите пакет в Package Manager, в Godot отключите плагин и удалите addons/autopilot/.
Лицензия и развитие
Код проекта распространяется под Apache 2.0, шрифты в плагинах — под SIL Open Font License. Разработчики принимают вклад: как настроить окружение, запустить тесты и добавить поддержку нового движка, описано в CONTRIBUTING.md. Правила сообщества — в CODE_OF_CONDUCT.md.
Документация живёт на сайте Aura, а обсуждения — в официальном Discord.
Источник: https://github.com/ramenvr/autopilot