Aura Autopilot: самообучающийся AI-плейтестер для игр

· 5 мин чтения
ai-agents game-dev llm mcp verification
📂 Исходный код на GitHub

Самообучающийся 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.

Aura Autopilot: самообучающийся AI-плейтестер для игр

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/ в Plugins/ 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