在游戏开发领域，一个令人震惊的数字近日被披露：某知名游戏的代码仓库中已有超过2000万行代码，理解这些代码的成本高得惊人。更出乎意料的是，游戏研发人员花费最多时间的环节并非代码编写，而是代码理解。

这一发现来自网易游戏高级技术经理林香鑫在AICon 2025北京站的分享，揭示了大模型在游戏研发中的落地实践与挑战。

游戏开发的困境：2000万行代码的理解成本

近一两年，大量AI编码工具如雨后春笋般诞生，但在游戏项目工程级别的代码编写参与度仍不高。这主要受限于LLM上下文长度、游戏业务的复杂度与灵活性。林在分享中指出，通过内部调研发现，与普遍认知不同，游戏研发人员花费时间最多的环节是代码理解，而非代码编写。

“无论是策划、美术还是开发人员，虽然他们提交到代码仓库的内容不同，但整个游戏系统的运作需要多方协同。”林解释道，“以一款知名游戏为例，其代码仓库中已有超过2000万行代码，这带来了巨大的理解成本。”此外，当出现问题需要调试时，这一环节也占据了相当多的时间，而代码编写反而排在后面。这正是游戏领域在研发效能方面面临的困境。

破局之道：AI超级助手的诞生

面对这一挑战，网易游戏团队通过代码知识谱图构建、多agent RAG召回、MCP等技术方式，打造了一个可完成复杂游戏编码任务的超级助手。这一助手在代码搜索、知识问答、功能迭代、新功能编写等业务场景均有不错的落地效果，已在公司内部广泛应用，同时推动了内部AI生成代码覆盖率大幅提升。

“在大模型时代，知识工程指的是对企业内部数据进行系统化的治理、挖掘、应用管理与迭代，构建一个能够支撑AI Agent运行的知识体系。”林分享道。而通过AI超级助手，团队成功解决了痛点，提高了整体效率。

AI时代的人才机遇：你准备好了吗？

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2.系列内容紧跟行业趋势，覆盖了AI编码工具、大模型落地实践等热门领域，让学员能够掌握解决实际问题的能力，如如何降低代码理解成本、提高开发效率等。

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迈向AI新纪元

正如林在分享中所说：“随着大模型技术的不断发展，技术落地工作逐渐成熟，并催生了多种不同的产品形态。”这一趋势不仅改变了游戏开发领域，也在重塑整个软件行业的面貌。

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