Filuta AI
用神經符號 AI 的規劃 agent 窮舉遊戲狀態找 Bug:設定「打倒巨龍」這種目標就自己規劃步驟
Filuta AI 的口號是「我們證明互動系統的行為正確」。它的引擎會學習一個互動系統的模型,在你宣告的範圍內探索每一個狀態與路徑,最後交給你覆蓋率數字、每個發現都能重現的操作軌跡,以及「到底證明了什麼」的明確說明。同一套引擎目前用在汽車座艙軟體(產出 UN R156 法規要求的證據)、遊戲 QA、採購流程法遵,以及與國防大廠合作的軍民兩用領域。官網提到它是 Gartner 認可的神經符號 AI(Composite AI)。
遊戲 QA 是它的主力之一。Filuta 的 agent 結合符號式規劃與神經網路,你設定目標,例如「打倒巨龍」「讓任務失敗」「從村莊走到城堡」,規劃 agent 會自己產生需要的步驟——打怪、解謎、遇到意外狀況時調整——不需要預先寫好的測試腳本。遊戲改版時 agent 會即時重新規劃,不用重錄或重教。它透過外掛接入 Unity、Unreal 與自研引擎,自動收集遊戲狀態並回傳操作,不需要另做測試關卡。也能用來驗證遊戲機制的一致性與關卡設計的可行性:把想避免的邊界狀況定義出來,讓 Filuta 判斷它們是否可能被玩家達成。官網引用《ARMA》系列開發商 Bohemia Interactive 首席開發者的推薦,並有一則開放世界 RPG 案例:中型工作室在幾天內測完數百小時的遊戲內容,而且每個結果都能完整重現。
功能特色與適用場景:跟 nunu.ai 這類「看螢幕操作」的 agent 相比,Filuta 走的是接入引擎、讀取遊戲狀態的路線,強項在於覆蓋率與可重現性,適合開放世界、分支劇情這種狀態空間很大的遊戲,例如檢查「有沒有哪條路徑會讓主線任務卡死」。代價是需要工程整合,價格也沒有公開,比較適合有一定規模的工作室。台灣的中大型遊戲團隊若有出海 3A 或大型 RPG 專案,可以列入評估。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話「證明」這個字在 QA 圈很重,Filuta 敢用,是因為它的方法來自需要過法規的汽車軟體驗證。對狀態爆炸的大型遊戲來說,這種嚴謹度是真需求。
主要功能
- 神經符號規劃 agent,依目標自動產生測試步驟
- 在宣告範圍內窮舉狀態與路徑,提供覆蓋率數字
- 每個發現都附可重現的操作軌跡
- 改版後自動重新規劃,不需維護腳本
- Unity、Unreal 與自研引擎外掛,自動讀取遊戲狀態
- 驗證遊戲機制一致性與關卡設計可行性
如何使用 Filuta AI
- 聯絡 Filuta AI 導入規劃 agent。
- 設定測試目標(如「打倒巨龍」)。
- 神經符號 AI 窮舉遊戲狀態找 Bug。
- 檢視找到的問題。
- 依結果修正遊戲。
- 重複測試驗證。
- 關鍵情境仍要人工驗證。
適用場景
- 開放世界 RPG 檢查是否有路徑會讓主線任務卡死
- 每次提交後自動回歸測試關鍵任務流程
- 驗證特定邊界狀況(例如穿牆、跳關)是否可能被玩家達成
- 評估關卡設計在不同玩法下是否都可以通關
Filuta AI 的優點與缺點
優點
- 強調覆蓋率與可重現性,適合狀態複雜的大型遊戲
- 同一引擎已用於汽車法規驗證,方法論嚴謹
- 不必另做測試關卡或框架
缺點
- 需工程整合進引擎,導入成本較高
- 價格未公開,偏向中大型工作室
- 官網案例數量有限
價格方案
企業方案,價格未公開,需預約展示洽詢
Filuta AI 常見問題
Filuta AI 跟一般自動化測試腳本有什麼不同?
你只需設定目標,規劃 agent 會自己產生步驟並在改版後重新規劃,不需撰寫與維護腳本,還會提供覆蓋率與可重現的軌跡。
支援哪些遊戲引擎?
官網列出 Unity、Unreal 與自研引擎,透過外掛自動收集遊戲狀態並回傳操作。
價格多少?
官網未公開價格,需預約展示洽詢。
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