港大开源首个「AI游戏框架」，我用它几分钟做了个超级马里奥

看到上面这游戏画面，不知道你们有没有怀念小时候玩的4399小游戏。
咱们当时只能是玩，现在的这批小朋友已经能用AI自己做游戏了。
现在不只是不能给自己设限了，对孩子来说也一样，现在的小朋友都很厉害的，让他们从小接触AI真的是必要的。
这个框架去做一个少儿AI游戏应用真的非常适合。
比如告诉AI帮我做一个黄金矿工的网页游戏，钩子会左右摆动，抓到黄金加分，抓到石头减分，剩下的都交给AI去搞。
运行的代码、游戏引擎整合、物理碰撞、关卡循环、音效素材，全都能一步到位生成出来，直接打包成一个可玩的成品。
今天给大家推荐一个港大开源的AI游戏框架。

项目简介

OpenGame是香港中文大学MMLab团队在开源的首个端到端网页游戏开发开源框架。不OpenGame 深入理解游戏开发的内在结构与实时循环，能把复杂的自然语言设计需求，直接转化为包含多文件解耦、状态机管理和真实物理碰撞的、完全可玩的Web游戏。
DEMO

用法很简单，没什么门槛。
把GitHub链接丢到你平时用的Agent里，让Agent下载框架，描述好游戏的需求类型，接下来就等着生成。
下面这是我自己做的超级马里奥，几分钟搞定了，不过我没有精心设计，添加一些素材效果会更好。

不用这个游戏框架也能做出来，但是效果就很差质感完全不一样。

下面这个就是官方做的DEMO，还有一些其他的小游戏，跟当年4399一样，打完这关就可以打下一关了。

功能特点

基于物理的空间逻辑分类：在接收到自然语言需求后，系统通过classify-game-type工具，从底层物理约束如重力、碰撞、矩阵对齐，对游戏进行分类，精准匹配对应的游戏引擎基础配置。
双重游戏技能库：框架内置了长期记忆与修复能力，由两个子系统构成：
模板技能：提供成熟的项目骨架，AI只需复写特定的逻辑钩子，保证游戏基础架构的稳定。调试技能：沉淀了跨文件集成的系统性修复协议，能够根据历史调试经验对运行报错进行定位和修正。
专有大模型GameCoder-27B：底层搭载了 270 亿参数的游戏开发垂直大模型。
动态评测基准：系统内置了自动化测试和多模态评估机制，通过无头浏览器运行游戏，从编译健康度、界面可用性和意图一致性三个维度进行量化打分，确保生成的游戏真正可玩。

项目链接

https://github.com/leigest519/OpenGame

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