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AIDB Daily Papers

AutoUE:マルチエージェントシステムによるUnreal Engineでの3Dゲーム自動生成

原題: AutoUE: Automated Generation of 3D Games in Unreal Engine via Multi-Agent Systems
著者: Lei Yin, Wentao Cheng, Zhida Qin, Tianyu Huang, Yidong Li, Gangyi Ding
公開日: 2026-03-07 | 分野: LLM ゲーム AI ソフトウェア エージェント 自動化 コンテンツ

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • AutoUEは、モデル検索からゲームプレイ実装まで、3Dゲームをエンドツーエンドで自動生成するシステムです。
  • LLMのツール利用におけるハルシネーションを軽減し、ゲームデザインパターンと制約を考慮した堅牢なコードを生成します。
  • 自動プレイテストパイプラインを設計し、動的な挙動を評価することで、AutoUEの有効性を検証しました。

Abstract

Automatically generating 3D games in commercial game engines remains a non-trivial challenge, as it involves complex engine-related workflows for generating assets such as scenes, blueprints, and code. To address this challenge, we propose a novel multi-agent system, AutoUE, which coordinates multiple agents to end-to-end generate 3D games, covering model retrieval, scene generation, gameplay and interaction code synthesis, and automated game testing for evaluation. In order to mitigate tool-use hallucinations in LLMs, we introduce a retrieval-augmented generation mechanism that grounds agents with relevant UE tool documentation. Additionally, we incorporate game design patterns and engine constraints into the code generation process to ensure the generation of correct and robust code. Furthermore, we design an automated play-testing pipeline that generates and executes runtime test commands, enabling systematic evaluation of dynamic behaviors. Finally, we construct a game generation dataset and conduct a series of experiments that demonstrate AutoUE's ability to generate 3D games end-to-end, and validate the effectiveness of these designs.

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