生成式 AI 全面爆发，UGC 领域的游戏规则正在改写。游戏关卡搭建、角色内容创作、专业引擎赋能、原生 AI 工具，AI 已经不是辅助插件了，它正在接管 UGC 创意落地的链路。但说实话，行业现在还是探索大于成熟。没有哪款产品真正做到了零门槛、高质量的闭环。各家都在摸索，方向各异，瓶颈却出奇地相似。
本文拆解了当前 AI UGC 行业的几条核心路径，看看各路玩家到底在做什么、卡在哪里。
在 AI UGC 的众多探索方向中，编辑器 Agent 化”是最贴近 低门槛创作”核心需求的一条路径。对于Roblox这样的UGC产品，如果只需用自然语言描述需求，AI 就能自主完成任务规划、开发执行，对于用户的体感提升是相当大的。而在这条赛道上，Roblox 无疑是目前为止走得最早、最全面的玩家。
Roblox UGC 编辑器的 AI 助手采用对话式交互设计，既可以嵌入功能区作为辅助工具，也能独立成页专注开发，打包了玩法设计、代码生成、3D 资产生成、UI 参数设置等一系列较为全面的能力。从技术逻辑来看，它已经具备了 Agent 的核心特质：能感知当前场景状态，能根据自然语言语义拆解任务，以及直接调用引擎 API 执行或者生成代码进行操作执行。
为了验证其实际能力，我们以 “一句话设计并生成一款道具跑酷游戏” 为指令进行了实测。本次实验由AI助手自行设计玩法、规划任务、执行操作，但完成度不高。
（1）AI 自主规划的开发链路
① 先检索当前编辑器状态，确认无现有资产后，拆解出 “基础架构搭建 → 关卡设计 → 道具系统开发 → UI 制作 → 功能完善” 的核心流程；
② 第一步创建游戏基础架构，同时完成第一道关卡的地形与赛道搭建；
③ 开发道具系统，编写核心逻辑脚本（如道具触发效果、跑酷计分规则等）；
④ 设计匹配跑酷玩法的 UI 界面（如开始按钮、计分板、道具栏等）；
⑤ 扩展内容，创建第二道关卡，并添加关卡选择器功能；
⑥ 完善辅助功能，新增成就系统、游戏统计模块及新手教程；
⑦ 进入优化阶段：人工指出模型占位、逻辑漏洞等问题后，AI 进行反复修补；同时检索平台美术资产库，替换开发初期生成的占位模型；
⑧ 最终完成全流程检查，输出可运行的游戏原型。
（2）实测体验的核心短板
尽管开发链路完整，但这款游戏原型的实际体验却差强人意。整体来说在白盒中具备基础游玩体验，在真实美术资产中体验不佳，仅能实现最基础的跑酷玩法。模型与场景适配度低、布局混乱、道具效果与视觉反馈脱节，完全达不到 可玩的标准。
具体有一些实测中的较差表现：
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空间审美缺失。不判断物体实际大小，强行将模型塞进场景，导致部分资产重叠、遮挡 | 坐标定位偏差。生成的 3D 资产经常被放置在地面以下，用户需手动调整才能正常显示 |
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任务执行失真。成功率偏低，经常会谎报进度，将未完成或失败的任务反馈为已完成。 | 资产生成不完整。频繁生成毫无意义的占位符模型，且后续无法自动替换为真实资产。 |
从用户体验侧来看，Roblox AI 助手尽管已经是当前成熟UGC编辑器中Agent程度最高的产品，能基于自然语言实现自主规划和执行开发操作，但偏低的成功率和较差的完成质量，使其仍未达到可用的及格线。
在 AI UGC 赛道的多元化探索中，并非所有产品都执着于全链路 Agent。元梦之星和蛋仔派对是当前 UGC AI 编辑的两个代表性产品。两者的定位高度相似，都侧重于 UGC 关卡内容的辅助生成，交互形式以传统菜单式操作为主，目前都没有推出真正的 Agent 功能。不过，双方也都在尝试对话式 AI 助手，元梦还额外支持有限的 AI 编程能力。这种单点突破的思路虽大幅降低了资产制作的门槛，但也因功能单一、缺乏自主性，难以支撑高阶创作需求。
蛋仔派对的 AI 辅助功能完全围绕 关卡场景素材生产展开，核心目标是让用户无需专业技能，就能快速集齐搭建关卡所需的各类资产，交互设计和功能布局都服务于低门槛、高效率的核心思路，具备AI助手、文/图生3D模型、动作生成、配音生成功能。
文生 3D 模型：用户输入自然语言描述，AI 会快速生成 4 个不同风格的预览模型，用户选择后生成正式版本。产品还设计了骰子随机输入功能，点击右上角骰子图标即可获得随机素材描述，降低了用户的创意描述门槛。生成后的模型支持移动、缩放、绑定运动器等基础操作，但无法分拆部件（如沙发不能单独编辑扶手、坐垫），细节调整受限；
图生 3D 模型：这是蛋仔派对的特色功能之一，用户可上传实景图、手绘稿（如手绘的树木、现实中的玩具车），AI 会还原为 3D 模型，适配 “有参考素材但不会文字描述” 的创作场景。生成逻辑与文生 3D 一致，同样支持预览四选一，模型不可分拆；
动作生成、配音生成：作为场景素材的补充，这两个功能聚焦角色互动与氛围营造。用户输入动作描述，AI 生成角色动作供关卡角色使用；输入文字台词，AI 自动生成配音，无需用户自行录制，尤其适配剧情类、互动类关卡的创作需求。
AI助手：蛋仔编辑器内置的对话式工具。它可以进行答疑交互，帮助用户解决编辑过程中的问题，但不具备感知场景或执行操作的能力，本质上还是一个问答机器人。
元梦之星的 AI 辅助逻辑与蛋仔派对一致，核心聚焦关卡资产生成，但在功能细节上进行了针对性优化 —— 新增智能换色、有限 AI 编程功能，同时提升了模型与场景的适配性，试图在 “基础资产生成” 之外，解决更多创作中的实际问题，具备文生3D模型、AI扣叮、AI动捕、智能换色等核心功能。
文生 3D 模型：同样是核心能力之一。用户输入文字描述后，系统会生成 4 个 3D 模型供选择，整个过程大约需要 5 分钟。和蛋仔类似，生成结果无法分拆，但支持移动、缩放等基础操作。其差异化优势在于两点：一是生成耗时约 5 分钟，模型细节相对更精致；二是生成的模型能快速适配游戏内现有场景风格，减少后期手动调整材质、色调的成本；
智能换色功能：这是元梦之星的特色优化功能。生成 3D 模型后，用户无需手动调整贴图，通过 AI 智能换色工具可快速替换模型的材质颜色（如将红色宝箱改为金色、绿色树木改为红色），尤其适合需要批量制作同类型不同颜色资产的场景（如不同颜色的宝石、道具箱），提升了资产的复用性；
有限 AI 编程：元梦新上线的 AI 编程功能。玩家可以用自然语言输入需求，AI 会生成对应代码，并以元梦叮叮的形式呈现。不过当前支持的功能范围还比较有限，更多是一个早期尝试。用户可以直接打开智能编辑助手来使用这项能力。作为与蛋仔派对的核心差异点，AI 扣叮聚焦基础逻辑搭建。比如用户想实现 “角色收集 3 个道具即可通关”，输入自然语言后，AI 会生成对应的判定代码，用户导入后即可使用。但该功能目前仅支持单一条件逻辑，无法实现多条件联动（如 “收集 3 个道具且在规定时间内到达终点才能通关”），复杂逻辑仍需专业编程能力。
在 AI UGC 赛道的激烈角逐中，逆水寒手游与燕云十六声精准切入了除了搭建以外的另一个差异化场景，演绎。游戏人物的动作捕捉、表情演绎、短视频生成……AI 在这里服务的是社交传播和二次创作，而非游戏机制本身。这种定位差异，某种程度上也反映了 MMO 品类与派对游戏在 UGC 生态上的本质分野，一个强调角色表达与社区文化，一个强调关卡玩法与即时乐趣。
逆水寒在 AI 驱动的角色内容生产上布局较早，功能也相对完善。不仅包含图生视频、图生图还支持角色约拍、AI面部等创作工具。核心目标是让玩家无需专业视频剪辑、动捕技能，就能快速生成高质量的角色动图、短视频，同时搭建了专属的内容发布平台，形成游戏内内容生产消费闭环。
燕云十六声的 AI 能力同样围绕角色内容展开，但在功能深度上稍有不同，更偏向趣味化、互动性。比如，通过 AI 动捕还原现实内容、图生 3D 模型互动等功能，打造 角色整活”场景，吸引喜欢新鲜玩法、社交分享的年轻用户。
在 AI UGC 的行业探索中，UE、Unity、Cocos、Yahaha 等专业游戏引擎厂商并未跟风面向C端用户的低门槛创作，而是将 AI 能力聚焦于赋能专业开发管线方面。
其中，UE和 Unity 是当前游戏开发领域的两大主流引擎，它们的 AI 布局思路有明显差异。UE 当前聚焦于代码和脚本生成，AI 集成相对轻量；Unity 则更为激进，将资产生成、代码生成、功能调用等能力打包整合。尽管不同引擎的 AI 整合深度存在差异，但均未推出成熟的全链路 Agent 产品，核心局限集中在功能碎片化、自主能力缺失。
除了 UE 和 Unity 这两大主流引擎，国产引擎和新兴平台也在 AI 游戏开发领域进行着各自的尝试。Cocos 和 Yahaha 代表了两种不同的路径，一个是传统引擎的 AI 升级，一个是原生 AI 平台的早期探索。Cocos 在 2025 年底上线了一款 AI 游戏编辑器的测试版本，主打用自然语言开发游戏，野心不小，但在成功率和美术生成方面表现还不够理想。Yahaha 则是另一个故事，2023 到 2024 年间曾大规模上线 AI 开发功能，一度被视为行业先锋，但此后进展明显放缓，似乎遇到了某些难以突破的瓶颈。
作为全球主流的专业游戏引擎，UE的 AI 探索呈现轻度整合、精准聚焦的特点。UE 并不追求功能全覆盖，而是针对性解决专业开发中代码编写耗时久的核心痛点。AI 工具以聊天助手为主要形态，侧重于平台代码的生成。整体来说较为轻度，集成度较低但实用性明确。
UE 引擎的 AI 能力主要通过两个入口提供：
与 UE 的轻度集成不同，Unity 的 AI 探索更为激进。打包了答疑、编程、引擎功能调用、资产生成等多项能力，试图覆盖更多开发环节。但整体仍以菜单式操作、工具化叠加为核心，未实现真正的 Agent 自主规划，本质上是多功能 AI 工具集而非全链路开发助手。
Cocos 的 AI 编辑器走的是全流程覆盖的路线，试图用自然语言串联起游戏开发的各个环节。但受限于技术成熟度，其在成功率和美术生成方面表现不佳，仍处于能做但不好用的阶段。
Cocos 的 AI 功能是四款引擎中最全面的，核心功能包括：
自然语言生成游戏：这个功能是这款编辑器的核心卖点。用户输入自然语言描述后，AI 会先生成一套规划文档，包括游戏设计文档、美术需求文档、技术需求文档等。用户确认后，系统根据文档开始执行，创建场景结构、撰写脚本等。整个流程有点像把一个初级策划和程序员的工作自动化；
多模型 / 工具集成：在底层能力上，Cocos 集成了多种工具和模型。对话支持 GPT-5.2 等头部主流模型；生图支持即梦、Nano Banana 等；同时兼容 VSCode 插件，可以接入第三方库。这种开放架构的好处是灵活，开发者可以根据需求选择不同的模型组合；
场景与故事编辑：AI 生成的室外、室内场景可通过引擎工具进行细节调整；故事生成支持自然语言描述 + 关键词微调，生成的故事以节点图形式呈现，方便手动调整，适配剧情类游戏开发；
但存在的问题也很明显。从测试反馈来看，自然语言到可玩游戏的转化成功率还不够高，中间环节容易出错；美术生成的质量和风格一致性也有待提升。这款编辑器目前更像是技术预览，距离生产可用还有距离。
Yahaha 的故事更值得玩味。作为一个原生的 UGC 游戏平台，它在 2023-2024 年间曾密集上线各类 AI 功能，覆盖面相当广。Yahaha 试图以分工具生成、高灵活度编辑为核心，赋能场景、3D、故事等资产的创作，但此后进展缓慢，功能未进一步迭代优化，目前仍处于半成品状态。
Yahaha 的 AI 功能聚焦 “资产生成”，未涉及全链路开发，核心模块包括：
资产生成：Yahaha 布局较深的方向。平台提供了多种不同工具，分别用于生成场景、3D 模型、故事等。室外和室内场景可以分别生成，并支持后续编辑，灵活度较高；故事生成以节点图呈现，方便调整叙事分支；3D 及 AI NPC 则与外部模型厂商合作，支持好感度等系统。
对话 & 编程 & 搜索：Yahaha 提供了聊天机器人形态的 AI 助手，可以对话、提供文档教程、搜索资产库、辅助编程。这些能力本身不算新鲜，但整合在一个平台内，对新手创作者来说确实降低了门槛。
当我们把视角从AI 辅助开发转向AI 原生开发，会发现一批新物种正在涌现。这类产品不是在传统引擎上叠加 AI 功能，而是从第一天就以 AI 为核心构建整个开发流程。无需用户具备编程、建模等专业技能，仅凭自然语言描述就能让 AI 自主完成玩法设计、美术生成、代码编写的全链路开发。
Gambo AI、Rosebud 和 TapTap 制造是当前这条赛道上的三个代表。作为原生 AI 产品，它们的 Agent 程度较高，能基于用户自然语言自行规划任务并执行游戏开发。海外产品的问题在于仅支持网页端，无法与现有的 UGC 游戏管线打通，生成的游戏只能在浏览器里跑，商业化路径不清晰。TapTap 制造试图通过工业级底座和平台服务整合来解决这个问题，但完成度仍然是短板。
这些 Vibe 引擎的价值不在于替代开发者，而在于大幅压缩原型验证的时间。对于想要快速测试玩法创意的团队来说，几分钟生成一个可玩 demo 的能力是真实有用的。至于从 demo 到产品的最后一公里，目前还是人类的活儿。
6.1 Gambo AI：2D 游戏 Vibe 开发引擎
Gambo AI 是一款基于 Phaser 框架的 2D 游戏 Vibe 开发引擎，它的核心定位是让普通人用自然语言快速生成 2D 网页游戏，不追求复杂功能，而是聚焦全链路自主执行，在轻量化场景中验证 AI 原生开发的可行性，但当前仅支持网页端2D游戏，且完成度普通。
用户输入自然语言后，引擎会自主进行逻辑/玩法的拆解、美术资产的感知和生成、分模块代码编写等。整个过程不需要用户手动拆分任务，AI 会自己规划执行路径。从头部案例来看，能够生成《吸血鬼幸存者》类型的肉鸽游戏，玩法完整度还不错。
用户输入需求后，AI 会将其分解为子任务。比如制作一个塔防游戏会被拆解为角色移动、敌人生成、碰撞检测等模块。这种任务规划能力是 Agent 化的核心体现。代码编写方面，Gambo 已经能制作三消游戏所需的核心代码，包括方块匹配、消除动画、商店资源管理系统，支持入口文件、游戏场景、胜利场景等完整结构。
虽然有对游戏开发做专门适配，但完成度较为普通。 Gambo 具备基础的帧动画/骨骼动画、物理引擎、WebGL/Canvas 渲染、音效、键鼠和触摸输入等支持。但当前仅支持网页端 2D 游戏，生成的游戏能跑，距离可发布还有打磨空间。
Rosebud 同样是 AI 原生的 Vibe 开发引擎，但覆盖面比 Gambo 更广。集成了 Three.js，既支持 2D 也支持 3D 游戏开发。同时引入专用美术生成工具 PixelVibe，试图在全链路自主开发的基础上，提升美术资产质量，打破AI 生成 = 粗糙的固有印象。
同样链路较全，Agent 程度高。 用户输入自然语言后，引擎会自主进行逻辑/玩法的设计、美术资产生成、分模块代码编写。从官方展示来看，能够生成 FPS、Gamer、AI 驱动等多种类型的游戏。代码按照实体对象、场景逻辑、底层控制等划分模块，结构相对清晰，支持 3D 游戏所需的核心技术，能实现基础的 3D 游玩体验。
美术资产生成采用专用工具 PixelVibe。这是 Rosebud 自研的像素风格资产生成 AI，也已经推出独立的 Web 和 App 版本。用户输入玩法设计后，AI 能根据需求自行调用 PixelVibe 生成对应资产，实现从逻辑到视觉的闭环。目前PixelVibe 已推出独立 Web 和 App，用户还可以单独生成美术素材后导入引擎，提升了资产的个性化程度，也为高阶用户提供了更多创作空间。
和 Gambo 一样，Rosebud 同样仅支持网页端游戏，完成度和质量较为一般。Web 端的性能和表现力有限，无法承载更复杂的游戏类型。
如果说 Gambo 和 Rosebud 代表了海外 Vibe 引擎的探索方向，那么 TapTap 制造则是国内的一次正面回应。2026年1月30日，TapTap 正式推出 AI 游戏创作智能体TapTap 制造 ，与前两者相比，它最大的不同在于背靠成熟生态和工业级技术底座， 不再局限于轻量化原型生成，而是试图打造能落地的中等质量游戏，生成的游戏不仅支持联机、社交等功能，还能接入 TapTap 开发者服务，生态适配性更强。
TapTap 制造的核心功能围绕 “高质量生成 + 生态闭环” 展开，工业级技术底座和多模态资产创作是其核心竞争力：
AI 原生、自然语言驱动：用户输入自然语言描述想要的游戏，AI 会自行分解任务、规划开发流程、执行开发、最终生成可玩的游戏。整个过程以代码为核心执行中介，生成的是真实的程序逻辑，而非拼凑的模板。这种设计的好处是适配性和稳定性更强，代码是确定性的，比纯粹的资产拼接更可控。
工业级底座 + 多模态资产 + 工具箱：TapTap 制造内置了多模态创作工具，覆盖图片、视频、音效、音乐等资产的生成；同时打通了 TapTap 开发者服务（登录、排行榜、社交等）以及星火编辑器素材库；底层还配备了高性能渲染管线和物理引擎。这套配置的目的不只是做一个AI 玩具，而是要支撑真正可发布的游戏产品。
案例质量在同类 AI 竞品中尚可。 从官方展示来看，TapTap 制造能够生成《我的世界》风格的 3D 沙盒游戏（支持联机、TNT 爆炸、水流效果）、水墨风 AVG（背景立绘和配音全 AI 生成）、带联网对战的《贪吃蛇大作战》、以及类土豆兄弟的 3D roguelike《星河战舰》。游戏类型覆盖面和系统复杂度都比 Gambo、Rosebud 更高一个台阶。
从整体来看，当前游戏开发和 UGC 编辑器一直在积极探索 AI 能力，新功能不断上线，尤以代码和脚本生成为重。但一个基本事实是：AI 正在全面渗透 UGC 创作的各个环节，但市面上尚未出现十分成熟的 Agent 产品，少数探索型 Agent 在完成度和质量上仍不够理想。
尽管各路厂商从不同方向进行了探索，但目前仍存在程度不一的各类问题：
蛋仔等 UGC 编辑器侧重于关卡资产的 AI 制作，玩法层面的支持偏少。用户可以用 AI 生成 3D 模型、贴图，但想让 AI 帮忙设计一套完整的玩法机制，目前还做不到。
逆水寒等 UGC 内容创作工具侧重于观看向的角色动作演绎，不涉及 UGC 类关卡和玩法。这类产品的 AI 能力服务于短视频和二创，而非游戏开发本身。
UE、Unity 等专业引擎目前也仅推出单一功能的 AI，而非全链路开发 Agent。代码生成、资产生成、答疑助手各自独立，缺乏统一的任务编排和上下文理解。
Rosebud 等 AI 原生引擎的 Agent 化程度较高，但当前仅支持网页端游戏框架，无法覆盖更复杂的游戏类型。
Cocos 和 Roblox Studio在 Agent 化上探索较多，但成功率和完成度仍不理想。技术演示和实际可用之间，还有很大的鸿沟。
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