他花两天做的AI游戏，月成本不到100元，却让玩家争着烧Token
游戏葡萄君约 13 分钟创意的火花，要燃起来了。
封面图片由AI生成
我最近发现了一款有趣的 AI 游戏。
单看画面，你大概会觉得它跟经典的《坦克大战》差不多：两个坦克在地图上闪转腾挪，极限躲子弹、卡视野对射，虽然双方操作丝滑，但玩法太普通了。
但如果我说，这场细节拉满的对局，总时长只有 26 帧——可能不到一秒呢？而且像这样的战斗每秒都在发生，平台小几千人，每天能打出超 20 万局。
异常的对局时长和活跃度，都在证明这款游戏不一般：
这是一款由人类指挥 AI 写脚本、再通过脚本对战的产品。目前它已经吸引了数千名活跃用户，产生了超 450 万次对局，有人为此一天烧掉 6 亿 Token 优化脚本，有人凌晨四点还在手动刷分。
做出这款游戏的人叫 DK，了解过他的经历之后你会发现，这可能还不是他做过最离谱的事。
他从 2016 年毕业后开始创业，后来在 AI 时代如鱼得水：因为跟女朋友吵架，做出了一天吸引 60 万用户的哄哄模拟器；为了减肥，做了一款 AI 减肥软件，帮自己从 200 斤减到了 130 斤；OpenClaw 能接入微信后，他给母亲做了个「赛博儿子」……好像随便遇上点事，都要做个产品。
DK 给自己做的减肥软件「FoodCa」
这次整出个 AI 坦克游戏来，DK 又想干什么？
正如前文所说，《AgenTank》的玩法并不复杂，可以把它看作一款放置+策略竞技游戏。
玩家登录后创建自己的坦克，把对应密钥发给 Agent，就能让它接管坦克、读懂规则，然后在「调优脚本-对战冲分」的循环里不断进化。
游戏玩法本身脱胎于红白机的经典坦克大战：两个坦克在地图上周旋射击，可以靠草丛隐身、用墙壁掩护、拿土堆挡子弹……规则简单，但打起来很有策略深度。
有些坦克喜欢蹲草
可能有人会想，既然 AI 写脚本这么厉害，基本都是高手过招，那人类在这里面还有什么价值？
首先，不同大模型在编程能力和风格上有较大差异，比如我一开始用 Agent 直接迭代，让它冲了一晚上分，结果把我从白银打回了青铜……后来鸟枪换炮，我用上了最顶级的 Claude Opus 4.8，只是让它迭代了一版，就直接爽到了大师段位——当然，预算也跟着哗哗流。
其次，AI 自己调优的可控性和稳定性较低，大模型容易钻死胡同，最后整出一坨屎山。比如炸弹机制上线后，我让 AI 写一个对应的打法，结果它写出了个「自雷」的玩法。
所以绝大部分玩家都是自己总结失败原因、确定打法流派，比如「优先抢星星」「遇到隐身就用传送拉开距离」——把方向收敛好，再让 AI 去执行，才能把坦克调教得更好。
更关键的是，坦克的水平越高，人的价值反而越大。到了王者段位，很多玩家会抱怨脚本胜率不稳、动不动负优化需要回滚代码。而且此时再追求代码大而全已经很难有效了——你总不能针对每个坦克 Agent 都来一套打法。所以这个时候更需要人类来判断、取舍。
资深玩家还会专门写脚本预测对手行动
虽然听起来游戏的门槛还挺高，但只要稍微上手，你就能感受到乐趣所在。
第一层是把个人意志变成现实的爽感。
简单来说，你输入的提示词会变成 AI 写的代码，再变为坦克在战场上的行动，这条反馈链简单、直接。而且坦克行动敏捷，射击环节紧张感拉满————哪怕画面简单，玩家也很容易脑补出一场酣畅淋漓的决斗。
比如两个坦克相互顾忌，在地图中摇头晃脑相互跳舞；再比如一个坦克疯狂扫射，另一个却操作丝滑，片叶不沾身地吃星，最终从容反杀……平台还给每场对局打了精彩度评分，你可以顺着排行榜一路看下去，当成赛博斗蛐蛐下饭。或者把对局链接发到群里，大家一起共赏奇物，有时也会难免吐槽某某大模型不好用、自己的 AI 写了个屎山代码……这些讨论过程也挺有趣的。
有意思的是，游戏还允许玩家在脚本中穿插台词，这不影响操作，也不会影响对手的脚本，纯粹为了让玩家回看时情绪更足。比如躲子弹时来一句嘲讽，击败对手再补一刀，回放时看着双方互飙垃圾话，真的比单纯对战爽。
还有人会尝试用出盘外招，把自己的坦克设置成透明的，或者用提示词攻击，让对方变猫娘——当然，这些操作在脚本和函数的规则中，只会剩下乐子，没有实际效果。
另外，游戏还支持坦克外观 DIY，排行榜上有多啦 A 梦、赛亚人等 ACG 角色的形象——谁不爱看喜欢的角色在这里乱杀？像我还为坦克定制了一套《鸣潮》爱弥斯的台词，配合 DIY 的皮肤，真有种游戏角色穿越到坦克大战的感觉。
我还在 3V3 中整了《鸣潮》
的热熔队：爱弥斯、莫宁和千咲
第二层是帮智能体进化出有趣的风格和流派。
这款游戏的获胜条件有两个：击败对手，或者限时内吃星最多。加上坦克大战的规则，这足以形成优先吃星、优先击杀、蹲星反杀、走位拉扯等好几个流派，你想赢，就得琢磨这些流派之间的克制关系。
黑色坦克跟隐身的粉色坦克
拉扯了好几轮，还是被击败了
此外，游戏还设计了隐身、传送、眩晕等八种技能，这些技能存在梯度、克制关系和动态平衡，让游戏的对局更加复杂。
游戏也会持续平衡调优，每个版本可能都会有强势技能和流派。比如此前传送抢星的流派很强势，后来经历过平衡；加速在两轮强化后，已经被一些玩家玩得出神入化，可以快速突围对手的埋伏或封杀。
群友：加速现在用得好，可以当成两个技能用了
DK 也表示，高分段的坦克基本都形成了自己的打法风格，有专精草丛蹲人的、有擅长抢星发育的……对于有的玩家来说，挑战他们本身就是一场无止境的解谜游戏。比如有一个叫@你到底行不行 的坦克，喜欢高频挑战排行榜上的坦克，经常一秒钟会打十几场，目前它已经打了超 26 万场，用的是隐身偷袭的打法。
第三层，是长线养成的成就感。
某些对局失败了，你可以让 AI 复盘，或者干脆直接点开回放找问题，做针对性修改，这也能得到及时反馈：打赢了、胜率提升、段位和天梯分提升，你很容易从中获得成就感。
而且这种养成的爽感根本停不下来。只要你把坦克的代码放在平台，它就会自动发起或接受挑战，哪怕你不下命令，几小时攒下的战报也能轻松刷到 99+。在这种快节奏的竞争机制下，玩家会被推着不停调代码、冲分。
最近，游戏 PVE 的搜打撤玩法又火了起来：消耗货币，让坦克闯关吃星，获取随机技能和物资，一旦失败，没保存的物资会全部遗失——这在原本竞技射击的刺激感上，多了是继续梭哈还是见好就收的博弈乐趣。
截至目前，游戏已经有 3300 个坦克，共迭代了超过 10 万个版本，大多坦克都迭代过数十上百轮，名字旁边的版本号都快抽象成角色等级了。同时这种不断迭代内卷的情况，不是你强我弱的零和博弈。“现在排行榜上的坦克实力，已经远超半个月前了。”
在 DK 看来，这些就是坦克项目，跟大多数 AI 产品最不一样的地方。
目前市面上的 AI 游戏或产品，大多是 AI 辅助研发、生成文本美术，或者干脆直接接入对话大模型，提供的体验方向一般是情感陪伴、角色扮演、模拟经营等。
而《AgenTank》不仅利用规则，让 AI 提供了更为少见的竞技乐趣，足够好玩。还把 AI 编程纳入体验的一环：玩家只要给思路，AI 就能吐出无数脚本，门槛足够低，上限足够高，而且它越到后期，越依赖人的审美和判断——人类和 AI，正在形成一种全新的链接形式。
这条路，看起来还能往下走很远。DK 自己已经尝试把类似思路搬到了 RTS 上，让 AI 用脚本控制多个单位，眼下 Demo 已经做了出来。而社群里，也有一些玩家受到启发，做了多人比吃星数量的 3D 项目，或者控制多兵种、类似战棋的项目。
DK 分享的 RTS 项目 Demo
群友 1 的项目
群友 2 的项目
原本我以为这款项目的成本不低，毕竟跟 AI 沾边，一个月内光对局都几百万场。但其实，它的单月运营成本不到 100 元。
首先这个项目的算力消耗成本不低。光是脚本迭代这一项，10 万次版本迭代少说也要烧掉数十亿 Token，且大家为了卷实力，通常还会用 Claude Opus、GLM 这些最贵一档的模型，随着上下文越来越长，Token 的消耗会一路水涨船高。
平台概况
比如我单论对话消耗几万 Token，成本五六块
再加上不少玩家会直接挂着顶级模型的 Agent，7×24 小时不停地复盘战局、发起战斗，如果把这些消耗也加上去，整个平台的 Token 消耗量至少在数百亿，换算成人民币，相当于数百万元的量级——从群友晒出他近一个月 36 亿 Token 的消耗量来看，这个估算并不夸张。
群友分享，消耗可能不止在这
一款项目上面，但也足以看出大致量级
也就是说，算力消耗的成本几乎都在用户身上。DK 这边，除了创建坦克时 AI 生图需要的那点算力，就只剩下了服务器开销。但坦克大战的运行逻辑是文字脚本对战+渲染回放，哪怕每天有 20 万场对局结算，服务器记下的也只是文字，负载很小。用他的话说：「哪怕运营十年也无所谓。」
成本低也就算了，《AgenTank》的迭代效率也相当快。这个项目是DK五一期间花两天做出的「小玩意」，随后在一周内他加上了技能系统，两周内完成了包含回放、战报、成就、PVE 搜打撤、排行榜在内的完整平台功能。甚至最近的 3V3 对战玩法，也是他花 3 天研发出来的。
DK 表示，有了 AI，他大部分的时间都花在想清楚要做什么、怎么做上面。比如 3V3 最耗时的，是设置比赛机制、运行流程、角色分工这些事，想通后就能用 AI 快速落地。而且离不开 AI 的也不止他自己。「游戏其实支持玩家手动编程，但我统计过，没有一个人用过。」
3V3 对局
而低成本加上高效率，能让他放开手脚尝试更多东西。比如不断打磨细节，把很多自己想要的东西快速做进去：他想看坦克汇报情况，就做了邮件战报功能；他想做一种非 PVP 验证坦克实力的玩法，就在米哈游朋友的建议下做了搜打撤玩法。
现在还更新了日报功能
再比如他会经常跟用户交流，社群中@他的消息基本都会回复，还会在参加程序员活动时，拉上好友在线下举办坦克比赛。“现场各位都相当激动，跟看世界杯一样。”
群友分享的线下比赛
但话说回来，DK 为什么要做这样一款不赚钱的产品，还持续把精力花在上面？
原因或许在于，这是 DK 内心埋藏了十年的种子。2016 年，DK 在一个名为 codegame 的网站上，玩过类似的游戏——只不过当时坦克脚本需要手搓，他用 600 行代码，打进了网站比赛的十六强。也是那时，他就认为这个玩法有潜力，很好玩。2021 年他曾尝试复刻过一次，但因为门槛问题不了了之。直到 Agent 时代到来，这个念头才重新冒了出来。
“当年我写的代码很烂，但神奇的是，代码真正在战场上跑起来时，你会觉得它像一个有生命感的存在——这也是我想借这个项目提供的情绪价值。”
除了过去的执念，DK 还认为这款项目，有比短期商业回报更重要的东西。“这是一款纯粹的个人项目，我没有 KPI、不追求日活、不会搞商业化和融资叙事，只是想做一点有趣的东西：比如观察人和 AI 协作的新方式，聚起一批懂 AI、会玩 Agent 的用户。”
DK 还打趣，说这个游戏能当作 AI 人才的招聘标准之一：坦克打得好，就证明 Agent 用得不错。长远一些，他还希望它能成为 AI 大模型的Benchmark（基准测试）——模型强不强？除了看枯燥的评分，也可以直接拉来打一场。
如果再把时间拉久一点，去回顾 DK 过去 20 余年的人生，你会发现他早就习惯了「创业」。
他是一个闲不住的人，总会冒出各种想法。
小学时他读过《庄子》《老子》，初中开始自学编程和手工，手搓过振荡干扰器，并用来干扰老师的小蜜蜂信号，让老师只能仰着头边找信号边上课。高中后管得严，他通过诗词、散文这些文学创作打发时间。到了大学，他开始学占星、搞宗教活动、加入足球队、玩滑板、写公众号，还写出过 10 万+的爆款文章……但大一那一年，他挂了六科。
同时毕业前，他已经开始创业。做过翻译工具、购物分享社区、爬虫软件、歌词押韵软件、字幕制作软件……其中不少都在小圈子里小火过一阵。DK 自己后来总结，这些都算不上创业，是瞎折腾的「小玩意」。
其中字幕制作软件得到了少数
派创始人专访，最高月入 2 万元
毕业后，DK 的创业进入第二阶段。
他拉上了两个朋友和一只叫茶水的猫，在北京像素租了间房，想把大四做的爬虫项目接着优化。他曾在自己的文章里自嘲，只要把项目的月费从 49 元改成 6000 元，凑够 100 个客户就能年入 720 万——结果一个客户都没有。从 2016 年毕业到 2017 年初，他们大半年烧掉了几十万，直到项目快上线才反应过来，几个人只会写代码，对内容包装和销售一窍不通。
茶水（三年胖了 10 斤），
以及当时他们的办公室，图源水印
同年拿到投资后，团队才算真正起步，很快他们做了第一款项目「小协议」，能把微信对话存入区块链，方便用户兑现承诺。虽然产品上线 48 小时就获得了 20 万注册用户，但很快被平台封禁。
图源水印
随后又栽了几个跟头，他们才迎来第一款真正的爆款——面包多，一个帮创作者卖货的工具。这款产品在两年积累用户超百万，成功帮助 2 万名创业者赚了数千万元。
而且自始至终，他的创业思路也没变过：自己需要什么，就做什么。比如做面包多，是因为 DK 想在上面卖货；做 AI 减肥软件是他想减肥；做哄哄模拟器是因为跟女朋友吵架了。“吵架时，我会把对方想象成一个机器人，头上有个虚拟的进度条。”
到了 AI 创业、带队项目时，DK 更明确了解决用户需求的方向：用 AI 给人提供情绪价值。
比如公司目前的爆款「独响」，是 DK 看到了 AI 角色扮演软件累积成本高、长时记忆差的痛点，带队做了一个笔记+异步 AI 互动的软件，它类似朋友圈，可以用更少的交互频率，降低用户交互负担，维持AI长时记忆。最终独响在一年内拿到了 100 万注册用户，最高 DAU 突破 10 万。团队也借此拿到了百万美元的融资。
再比如《AgenTank》这个项目，它或许不完美、不算大爆款，但也是 DK 按照创业思路，尝试用游戏化+AI 提供情绪价值的第一步。
靠着这种思路，DK 这些年攒下了好几款能赚钱的产品，团队也早过了为生计发愁的阶段。
即便如此，他对回报的预期依旧低得出奇。“只要满足每天 3000 大卡就行。”——刚毕业北漂创业那半年，他们三人一猫经常靠着沙县小吃和黄焖鸡度日，DK 还被迫练出一手酸菜粉条和红烧狮子头。
手里有钱、又容易满足，DK 才有余裕去探索一些不赚钱的东西，公司的氛围也跟着松弛了下来：除了攻坚期忙一些，其他时间只要按时交付，同事就可以各忙各的。
“如果一家企业的产品效益很好，我也愿意带大家卷，赚更多的钱。但现在我们做的事基本都能看到天花板，刚好够养活自己，这时你去 Push 大家没什么意义。”
回看 DK 这一路，虽然没赚到大钱，但他却活出了中小团队的活法，能让创意和想法快速落地，靠着小步快跑，给自己和团队试出更多可能。
而这种活法，放到今天也越来越普遍了——
AI 时代，执行层面的门槛会越来越低，创意和需求也会越来越值钱。很多过去大家没来及做、没做成，甚至做过了的需求和产品，或许都值得重做一遍，说不定其中哪一条路，就能通往成功。
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