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在广告营销场景中，小游戏的生命周期极短——从策划到上线往往只有数天。传统开发模式下，需求沟通、素材制作、编码联调、测试上线的每个环节都是瓶颈。本文基于 vGame 平台的实践经验，详细阐述如何通过 AI Agent、结构化场景描述和自动化管线，将广告小游戏的开发效率提升一个数量级。
随着业务场景和分类标准不断变化，越来越多的规则、边界和例外被写入 Prompt 或定制链路，反馈分类逐渐变得难以控制和维护。为此，我们重构了分类系统，重新划分业务、Harness 与模型的职责：业务通过完善分类树定义和配置规则来决定分类方向，Harness 将这些业务定义组织成稳定的分类流程，模型则专注于理解用户问题并完成语义判断，让分类结果能够持续跟上业务变化，最终形成由业务定义方向、系统稳定执行的可控的智能。
本文指出仅靠上下文工程无法保证长链路任务的成功，核心在于将目标维护、状态调度、结果验证等隐性人力工作转化为系统化的“循环工程”。通过引入结构化 Task 作为持久化目标锚点，定义 Job 为最小执行单元并强制要求结构化结果与证据，建立包含事实与判断的执行账本以实现状态外部化，以及基于工程责任划分多 Agent 角色并规范协作协议，系统能够有效处理执行偏差。此外，结合 Tarot Pixel 形成的视觉修正小循环，塔罗平台实现了从单次编码到全链路自动执行的跨越，最终目标是达成输入需求即可交付可发布代码的端到端研发闭环，让人类开发者仅专注于目标确认与异常仲裁。
