2026/9/1 11:01:40
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这次我们来看一个偏实战的 AI 开发案例基于清源AI平台开发一个用于游戏日常资源自动采集的 Agent。标题里的“无尽冬日自动采集”听起来像游戏外挂但本文不会讲怎么绕过检测而是把重点放在 AI Agent 的任务编排、屏幕感知、API 调度和批量任务这套通用技术上。所有测试请在合规环境、模拟器和允许自动化的场景中完成不要在真实账号或违反游戏服务条款的情况下使用。清源AI 正在招募开发者这个教程相当于一个入门样例从创建智能体开始逐步完成“读取任务、生成采集计划、调用接口执行、记录结果”的闭环。如果你已经对 AI Agent 开发感兴趣但不想只停留在 ChatBot 层面这篇文章可以直接收藏。下面先看这个项目能做什么、门槛多高然后按照开发流程一步一步跑通。1. 核心能力速览能力项说明项目类型AI Agent 开发教程围绕“自动采集”场景开发平台清源AI需要注册开发者账号主要功能自动任务编排、屏幕文字识别、采集计划输出、批量任务调度推荐硬件普通 PC 即可CPU 推理可跑GPU 用于视觉模型加速显存占用取决于所选 OCR/视觉模型建议按实际模型测试支持平台Windows / Linux / macOS模拟器测试环境启动方式清源AI Web 控制台 本地 Python SDKAPI 支持HTTP 接口具体路径以平台开放文档为准批量任务支持需要设计任务队列和失败重试适合人群AI 初学者、自动化脚本开发者、Agent 应用开发者注意一点清源AI 是一个平台型产品不同版本开放的 API 可能不一样。操作时优先看开发者后台的接口文档不要照搬其他 AI 平台的地址。本文的代码和配置属于通用模板需要替换成你自己的 Agent ID、API Key 和接口域名。2. 适用场景与使用边界这个教程适合以下人群想学 AI Agent 开发但不知道从哪个场景切入的开发者。需要做“定时任务 自动产出报告”的自动化工具爱好者。想在游戏辅助、模拟器自动化方向做技术验证的测试工程师。关心批量任务调度和 API 集成的后端开发。它能解决的问题很明确帮你把“采集资源”这种重复性强、规则明确的日常任务变成由 AI 生成步骤、按计划调度的自动化流程。比如缺木材和铁矿时Agent 可以自动输出“先采集 A 点木材再采集 B 点铁矿采集完成后返回营地”的执行计划再通过调用外部控制模块执行。不过边界必须讲清楚不要用于真实游戏账号的违规自动操作。不要使用任何绕过游戏安全机制的方案。不要在未经授权的设备和服务上运行。涉及画面识别、坐标点击、模拟输入时只建议在模拟器和测试账号里做功能验证。如果涉及他人肖像、声音、版权素材必须获得授权。清源AI 官方也是以开发者社区共建的方式在推进而不是鼓励大家做灰色外挂。所以下面所有实现都侧重“任务编排 接口调用 状态管理”不会写任何绕过防护的代码。3. 开发前置准备3.1 系统与账号先准备一个可以联网的电脑推荐 Windows 10/11 或 Ubuntu 20.04。需要一个清源AI 开发者账号注册后进入控制台创建一个 Agent。如果你没有账号可以先用普通聊天 Agent 的 API Key 测试接口连通性但建议还是以官方开发者指引为准。3.2 Python 环境本地开发建议使用 Python 3.9 及以上版本。先创建虚拟环境python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows 使用 venv\Scripts\activate安装通用依赖pip install requests opencv-python-headless pandas pyyaml如果后续要用 OCR 做屏幕文字识别可以再装 PaddleOCR但这一步不是必须的。先把 Agent 接口跑通再加视觉能力。3.3 测试环境准备自动采集涉及屏幕理解最安全的方式是用安卓模拟器运行一个测试游戏或者用游戏录屏截图作为离线测试素材。不要直接盯着真实账号的实时画面做自动化。推荐准备以下素材模拟器截图 5 到 10 张覆盖资源点、背包、弹窗等状态。一个 CSV 或 JSON 文件记录每张截图对应的“期望采集结果”。一个存放任务日志的目录方便后续分析。3.4 获取 API Key在清源AI 控制台找到 API 管理页面生成一个测试 Key。生成后只保存一次不要提交到 Git 仓库。建议把 Key 写入环境变量或本地配置文件中。export QINGYUAN_API_KEYyour_api_key_here export QINGYUAN_AGENT_IDyour_agent_id_here4. 创建清源AI Agent 基本流程清源AI 的 Agent 创建流程通常包含四个步骤填写基本信息、配置能力、设置输入输出、保存发布。下面是一套通用操作流程。4.1 创建智能体进入控制台选择“创建智能体”。填写名称例如“自动采集助手”。描述里写清楚用途输入游戏当前截图、资源需求描述。输出结构化采集计划包括采集点、优先级、耗时估计。约束仅用于测试环境。能力标签可以选“图像理解”“任务规划”“JSON输出”。这里的标签决定平台是否帮你加载对应的提示词模板。4.2 配置输入输出清源AI Agent 一般支持文本和 JSON 输入。为了让后续接口调用更稳定建议把所有输入输出都设计成 JSON 格式。输入示例{ task_type: daily_collect, resource_demand: { wood: 5000, iron: 3000 }, current_state: { energy: 120, bag_full: false } }输出示例{ plan: [ { step: 1, action: move, target: wood_point_a, expected_gain: 5000 }, { step: 2, action: collect, target: iron_point_b, expected_gain: 3000 } ], priority: wood_first, risk: energy_not_enough }在 Agent 配置页把输出格式设置为 JSON并给出一个示例能显著降低 AI 返回格式混乱的概率。4.3 编写 Prompt 模板在 Agent 里设置系统提示词时不要只写“你是自动采集助手”这种空话。尽量把规则、输出格式、限制条件都写清楚。你是自动采集助手的任务规划模块。你只能输出 JSON。 输入包含资源需求、当前状态。你需要根据资源需求生成采集计划。 规则 1. 如果资源不足优先规划资源数量更大的目标。 2. 如果能量不足在计划中标记 risk 字段。 3. 如果背包已满先规划返回营地。 4. 所有操作只在测试环境中执行不得违反游戏规则。 输出格式必须符合示例 JSON。保存之后可以先在控制台聊天页面测试一次确认输出格式是否稳定。4.4 发布到测试环境Agent 配置完成后点击发布测试版本。清源AI 一般会提供一个测试环境的 API 地址用于和应用联调。先用这个地址做接口验证稳定后再申请正式版。5. 自动采集任务功能设计与测试“自动采集”听起来简单但实际开发时可以拆成四个模块任务理解把“缺多少资源”转换成结构化参数。状态感知通过截图识别当前画面内容。计划生成由 Agent 输出分步采集计划。执行与验证调用控制模块执行计划并检查前后状态变化。下面逐个说明测试方法和判断标准。5.1 任务理解测试测试目的确认 Agent 能准确理解“木材 5000铁 3000”这类需求并输出正确的 priority。操作步骤构造一个 JSON 输入。调用 Agent 接口或控制台测试。检查输出中的 priority 是否合理。输入示例{ task_type: daily_collect, resource_demand: { wood: 5000, iron: 3000 }, current_state: { energy: 100, bag_full: false } }预期输出{ priority: wood_first, brief: 当前木材需求更高建议优先采集木材。 }判断成功标准priority 能被程序解析且含义与输入一致。如果 Agent 返回了非 JSON 内容说明格式约束没生效需要加强提示词。5.2 屏幕感知测试实际上游戏画面是图片Agent 需要先把图片转换成可理解的文本或结构化数据。如果你选择的清源AI Agent 支持图像输入可以直接把截图传给模型如果只支持文本就需要先用 OCR 提取文字或者人工标注关键点。通用流程读取截图文件。用 OCR 提取文字例如资源数量、按钮文本。将 OCR 结果拼接到 JSON 中发给 Agent。import requests import base64 import os api_key os.getenv(QINGYUAN_API_KEY) agent_id os.getenv(QINGYUAN_AGENT_ID) api_url https://your-gateway.example.com/api/agent/run with open(screenshot.png, rb) as f: image_base64 base64.b64encode(f.read()).decode() payload { agent_id: agent_id, input: { task_type: daily_collect, resource_demand: { wood: 5000, iron: 3000 }, current_state: { energy: 100, bag_full: False }, screen_ocr: 木材数量12000铁矿数量800背包未满 } } headers { Authorization: fBearer {api_key}, Content-Type: application/json } response requests.post(api_url, jsonpayload, headersheaders, timeout60) print(response.status_code) print(response.json())这里没有把图片直接传给 Agent而是用了screen_ocr字段。好处是降低视觉模型调用成本坏处是 OCR 识别不准时会影响最终计划。测试时重点关注 OCR 文本是否完整、数值是否能被正确解析。5.3 计划生成测试测试目的确认 Agent 能在给定状态下生成可执行的分步计划而不是泛泛而谈。输入{ task_type: daily_collect, resource_demand: { wood: 5000, iron: 3000 }, current_state: { energy: 80, bag_full: true } }预期输出里应包含return_first或plan[0].action return这类逻辑因为背包已满时先回营地才是合理采集顺序。如果 Agent 忽略了bag_full: true说明提示词里的规则没有生效需要补充约束条件。测试用例表输入状态预期动作判定标准能量充足背包未满按资源缺口排序采集计划第一个 action 是目标点能量不足背包未满提示能量不足减少任务量输出 risk 字段能量充足背包已满先返回营地再采集第一个 action 是 return画面 OCR 识别异常标记识别失败不执行输出 error 字段5.4 执行与验证测试真实游戏自动化涉及点击、移动、等待等操作这属于控制层。清源AI Agent 本身是一个大脑不是手指。你可以把 Agent 生成的计划保存为 JSON再交给本地自动化控制模块执行。一个稳妥的执行方式是生成“操作清单”文件由外部调度器读取并执行import json import time plan [ {step: 1, action: move, target: wood_point_a}, {step: 2, action: collect, target: wood_point_a}, {step: 3, action: move, target: iron_point_b} ] for item in plan: print(执行:, item) # 这里只做演示实际执行需要调用模拟器控制接口 time.sleep(1) print(采集计划执行完成)执行完成后还要验证效果。例如记录执行前和执行后的资源数量确认增长是否匹配预期。如果资源数量没有变化可能是计划中的目标点错误或者 Agent 生成的步骤缺少等待时间。6. 接口 API 与批量任务设计清源AI 平台通常提供 HTTP API用于把 Agent 接入自己的业务系统。下面给出一个通用调用模板具体路径和参数请以清源AI 开发者文档为准。6.1 单次调用import requests import os def run_agent(input_data): api_key os.getenv(QINGYUAN_API_KEY) agent_id os.getenv(QINGYUAN_AGENT_ID) api_url https://your-gateway.example.com/api/agent/run payload { agent_id: agent_id, input: input_data, response_format: json } headers { Authorization: fBearer {api_key}, Content-Type: application/json } resp requests.post(api_url, jsonpayload, headersheaders, timeout60) resp.raise_for_status() return resp.json()调用时注意超时设置。Agent 推理通常需要几秒到十几秒如果任务复杂建议把 timeout 调到 120 秒同时配合异步回调。6.2 批量任务处理自动采集通常是周期性任务比如每天执行 3 次。批量任务设计需要考虑三个问题任务从哪里来并发度控制在多少请求失败后怎么恢复一个简单的批处理脚本import json import time import random from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed tasks [ {task_id: 1, resource_demand: {wood: 5000, iron: 3000}}, {task_id: 2, resource_demand: {wood: 2000, iron: 6000}}, {task_id: 3, resource_demand: {wood: 8000, iron: 1000}} ] def process_task(task): # 这里替换为实际的 Agent 调用 print(f处理任务 {task[task_id]}) time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5)) result { task_id: task[task_id], plan: [ {step: 1, action: collect, target: wood_point} ] } return result with ThreadPoolExecutor(max_workers2) as executor: future_map {executor.submit(process_task, task): task for task in tasks} for future in as_completed(future_map): result future.result() print(json.dumps(result, ensure_asciiFalse))实际项目中建议控制并发数避免触发平台限流。如果接口返回 429 或 5xx要做指数退避重试。6.3 任务失败重试一个简单的重试装饰器import time import functools def retry(max_retries3, delay2): def decorator(func): functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): for attempt in range(max_retries): try: return func(*args, **kwargs) except Exception as e: print(f第 {attempt 1} 次调用失败: {e}) if attempt max_retries - 1: raise time.sleep(delay * (attempt 1)) return wrapper return decorator retry(max_retries3, delay2) def call_agent(input_data): # 实际调用 pass把失败任务写入failed_tasks.log方便后续人工介入。7. 资源占用与性能优化自动采集 Agent 的资源消耗主要来自两个地方模型推理和客户端执行脚本。7.1 观察指标CPU 占用关注htopLinux或任务管理器Windows。内存占用Python 脚本和 OCR 模型都会吃内存。显存占用如果清源AI 的视觉模型跑在本地显存占用会明显如果使用云端 API本地显存占用很小。网络带宽每次请求截图数据或 OCR 文本时要注意上传大小。可以用命令观察显存nvidia-smi没有 GPU 时可以只用 CPU 运行轻量 OCR 模型但识别速度会慢。更推荐的做法先截图并压缩再上传到云端 API这样本地资源占用会降低很多。7.2 影响性能的因素截图分辨率2K 截图比 720P 截图处理慢很多。OCR 识别频率每次采集都做全屏 OCR 会比间隔识别更耗资源。Agent 调用频率短时间大量调用会导致限流。并发批量任务并发太高会使 CPU 和网络都被占满。7.3 优化手段缩小截图尺寸先裁剪关键区域再传给 OCR。降低识别频率只在采集开始和结束时识别状态。批量请求合并多个资源点合并成一次 Agent 调用不要每个动作都请求一次。日志异步写入避免同步写日志拖慢主流程。性能调优的核心原则是让 AI 只做决策不做高频低价值的处理。如果每个采集点都要调一次大模型成本和时间都会失控。8. 常见问题与排查方法问题现象可能原因排查方式解决方案依赖安装失败Python 版本过低或包冲突查看 pip 报错信息使用虚拟环境升级 PythonOCR 识别不准截图分辨率低、文字模糊放大图片调整阈值增加 OCR 预处理Agent 返回非 JSON提示词格式约束不足查看返回原始内容在提示词中补充 JSON 示例API 调用超时服务端推理慢或网络问题查看响应时间和日志增大 timeout改用异步任务批量任务卡住没有设置超时或并发过高打印线程状态加 retry 和超时机制输出计划不执行控制层没读取计划文件检查执行日志统一 JSON 文件格式端口冲突本地服务端口被占用检查端口列表修改端口配置模型文件缺失本地 OCR 模型没下载检查模型目录重新下载模型文件遇到启动后页面打不开的问题时先检查服务状态和端口占用netstat -ano | findstr :7860如果是服务没起来看启动日志中的报错信息如果是端口被占用换一个端口即可。9. 最佳实践与合规建议自动采集这类 Agent 开发最怕的不是功能不好写而是运行环境不稳定。下面列几条工程化建议。9.1 先小参数测试第一次跑通时只用一条任务、一张截图、一个资源点。不要一上来就做 100 个任务批量并发。先把“截图 → OCR → Agent → 计划输出”这个链路跑通再加批量调度。9.2 保留可复现配置把 Agent 的提示词、输入输出格式、系统参数单独写成配置文件agent: id: your_agent_id api_key_env: QINGYUAN_API_KEY timeout: 60 ocr: enabled: true save_debug_image: true batch: max_workers: 2 max_retries: 3 retry_delay: 2这样每次测试都能快速恢复环境。9.3 文件和日志规范建议目录划分auto_collect/ ├── config.yaml ├── inputs/ │ └── screenshots/ ├── outputs/ │ ├── plans/ │ └── reports/ ├── logs/ ├── scripts/ └── requirements.txtlogs 目录单独保留方便排查问题。9.4 合规边界仅在模拟器和测试账号中执行自动化操作。不读取或篡改游戏内存数据。不使用任何未授权接口。不把自动采集功能用于真实账号牟利。发布教程或代码时不要包含绕过游戏安全机制的内容。清源AI 招募开发者也是希望更多人来探索 AI Agent 在生产工具、效率软件中的正向应用。如果你把这个采集 Agent 抽象成“定时任务 计划生成 状态验证”的通用框架完全可以迁移到其他合规场景比如数据抓取、报表整理、设备巡检。10. 总结与下一步清源AI 自动采集教程的核心价值不是“让游戏角色自动干活”而是让你理解一个完整 AI Agent 应用的开发链路需求结构化、Agent 规划、API 接入、批量调度、异常处理。先把屏幕感知做起来再跑通 Agent 接口最后加上批量任务整个框架就出来了。最开始应该验证两块内容一是 Agent 能否返回结构化的 JSON 计划二是本地 API 能否按时请求成功。最容易踩的坑是提示词约束不到位导致输出解析失败。如果你对清源AI 开发感兴趣建议直接进入开发者平台申请账号按本文的流程创建一个“自动采集助手”测试版本。填一下评论区问卷报名开发者招募参与后续更多能力共建。后续可以继续扩展的方向包括接入语音播报完成状态、生成每日采集报告、支持多游戏场景切换、把任务计划和定时器改造成 Web 服务。建议先收藏这篇作为基础框架再结合官方文档细化接口细节。
基于清源AI平台开发游戏自动采集Agent实战教程
这次我们来看一个偏实战的 AI 开发案例基于清源AI平台开发一个用于游戏日常资源自动采集的 Agent。标题里的“无尽冬日自动采集”听起来像游戏外挂但本文不会讲怎么绕过检测而是把重点放在 AI Agent 的任务编排、屏幕感知、API 调度和批量任务这套通用技术上。所有测试请在合规环境、模拟器和允许自动化的场景中完成不要在真实账号或违反游戏服务条款的情况下使用。清源AI 正在招募开发者这个教程相当于一个入门样例从创建智能体开始逐步完成“读取任务、生成采集计划、调用接口执行、记录结果”的闭环。如果你已经对 AI Agent 开发感兴趣但不想只停留在 ChatBot 层面这篇文章可以直接收藏。下面先看这个项目能做什么、门槛多高然后按照开发流程一步一步跑通。1. 核心能力速览能力项说明项目类型AI Agent 开发教程围绕“自动采集”场景开发平台清源AI需要注册开发者账号主要功能自动任务编排、屏幕文字识别、采集计划输出、批量任务调度推荐硬件普通 PC 即可CPU 推理可跑GPU 用于视觉模型加速显存占用取决于所选 OCR/视觉模型建议按实际模型测试支持平台Windows / Linux / macOS模拟器测试环境启动方式清源AI Web 控制台 本地 Python SDKAPI 支持HTTP 接口具体路径以平台开放文档为准批量任务支持需要设计任务队列和失败重试适合人群AI 初学者、自动化脚本开发者、Agent 应用开发者注意一点清源AI 是一个平台型产品不同版本开放的 API 可能不一样。操作时优先看开发者后台的接口文档不要照搬其他 AI 平台的地址。本文的代码和配置属于通用模板需要替换成你自己的 Agent ID、API Key 和接口域名。2. 适用场景与使用边界这个教程适合以下人群想学 AI Agent 开发但不知道从哪个场景切入的开发者。需要做“定时任务 自动产出报告”的自动化工具爱好者。想在游戏辅助、模拟器自动化方向做技术验证的测试工程师。关心批量任务调度和 API 集成的后端开发。它能解决的问题很明确帮你把“采集资源”这种重复性强、规则明确的日常任务变成由 AI 生成步骤、按计划调度的自动化流程。比如缺木材和铁矿时Agent 可以自动输出“先采集 A 点木材再采集 B 点铁矿采集完成后返回营地”的执行计划再通过调用外部控制模块执行。不过边界必须讲清楚不要用于真实游戏账号的违规自动操作。不要使用任何绕过游戏安全机制的方案。不要在未经授权的设备和服务上运行。涉及画面识别、坐标点击、模拟输入时只建议在模拟器和测试账号里做功能验证。如果涉及他人肖像、声音、版权素材必须获得授权。清源AI 官方也是以开发者社区共建的方式在推进而不是鼓励大家做灰色外挂。所以下面所有实现都侧重“任务编排 接口调用 状态管理”不会写任何绕过防护的代码。3. 开发前置准备3.1 系统与账号先准备一个可以联网的电脑推荐 Windows 10/11 或 Ubuntu 20.04。需要一个清源AI 开发者账号注册后进入控制台创建一个 Agent。如果你没有账号可以先用普通聊天 Agent 的 API Key 测试接口连通性但建议还是以官方开发者指引为准。3.2 Python 环境本地开发建议使用 Python 3.9 及以上版本。先创建虚拟环境python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows 使用 venv\Scripts\activate安装通用依赖pip install requests opencv-python-headless pandas pyyaml如果后续要用 OCR 做屏幕文字识别可以再装 PaddleOCR但这一步不是必须的。先把 Agent 接口跑通再加视觉能力。3.3 测试环境准备自动采集涉及屏幕理解最安全的方式是用安卓模拟器运行一个测试游戏或者用游戏录屏截图作为离线测试素材。不要直接盯着真实账号的实时画面做自动化。推荐准备以下素材模拟器截图 5 到 10 张覆盖资源点、背包、弹窗等状态。一个 CSV 或 JSON 文件记录每张截图对应的“期望采集结果”。一个存放任务日志的目录方便后续分析。3.4 获取 API Key在清源AI 控制台找到 API 管理页面生成一个测试 Key。生成后只保存一次不要提交到 Git 仓库。建议把 Key 写入环境变量或本地配置文件中。export QINGYUAN_API_KEYyour_api_key_here export QINGYUAN_AGENT_IDyour_agent_id_here4. 创建清源AI Agent 基本流程清源AI 的 Agent 创建流程通常包含四个步骤填写基本信息、配置能力、设置输入输出、保存发布。下面是一套通用操作流程。4.1 创建智能体进入控制台选择“创建智能体”。填写名称例如“自动采集助手”。描述里写清楚用途输入游戏当前截图、资源需求描述。输出结构化采集计划包括采集点、优先级、耗时估计。约束仅用于测试环境。能力标签可以选“图像理解”“任务规划”“JSON输出”。这里的标签决定平台是否帮你加载对应的提示词模板。4.2 配置输入输出清源AI Agent 一般支持文本和 JSON 输入。为了让后续接口调用更稳定建议把所有输入输出都设计成 JSON 格式。输入示例{ task_type: daily_collect, resource_demand: { wood: 5000, iron: 3000 }, current_state: { energy: 120, bag_full: false } }输出示例{ plan: [ { step: 1, action: move, target: wood_point_a, expected_gain: 5000 }, { step: 2, action: collect, target: iron_point_b, expected_gain: 3000 } ], priority: wood_first, risk: energy_not_enough }在 Agent 配置页把输出格式设置为 JSON并给出一个示例能显著降低 AI 返回格式混乱的概率。4.3 编写 Prompt 模板在 Agent 里设置系统提示词时不要只写“你是自动采集助手”这种空话。尽量把规则、输出格式、限制条件都写清楚。你是自动采集助手的任务规划模块。你只能输出 JSON。 输入包含资源需求、当前状态。你需要根据资源需求生成采集计划。 规则 1. 如果资源不足优先规划资源数量更大的目标。 2. 如果能量不足在计划中标记 risk 字段。 3. 如果背包已满先规划返回营地。 4. 所有操作只在测试环境中执行不得违反游戏规则。 输出格式必须符合示例 JSON。保存之后可以先在控制台聊天页面测试一次确认输出格式是否稳定。4.4 发布到测试环境Agent 配置完成后点击发布测试版本。清源AI 一般会提供一个测试环境的 API 地址用于和应用联调。先用这个地址做接口验证稳定后再申请正式版。5. 自动采集任务功能设计与测试“自动采集”听起来简单但实际开发时可以拆成四个模块任务理解把“缺多少资源”转换成结构化参数。状态感知通过截图识别当前画面内容。计划生成由 Agent 输出分步采集计划。执行与验证调用控制模块执行计划并检查前后状态变化。下面逐个说明测试方法和判断标准。5.1 任务理解测试测试目的确认 Agent 能准确理解“木材 5000铁 3000”这类需求并输出正确的 priority。操作步骤构造一个 JSON 输入。调用 Agent 接口或控制台测试。检查输出中的 priority 是否合理。输入示例{ task_type: daily_collect, resource_demand: { wood: 5000, iron: 3000 }, current_state: { energy: 100, bag_full: false } }预期输出{ priority: wood_first, brief: 当前木材需求更高建议优先采集木材。 }判断成功标准priority 能被程序解析且含义与输入一致。如果 Agent 返回了非 JSON 内容说明格式约束没生效需要加强提示词。5.2 屏幕感知测试实际上游戏画面是图片Agent 需要先把图片转换成可理解的文本或结构化数据。如果你选择的清源AI Agent 支持图像输入可以直接把截图传给模型如果只支持文本就需要先用 OCR 提取文字或者人工标注关键点。通用流程读取截图文件。用 OCR 提取文字例如资源数量、按钮文本。将 OCR 结果拼接到 JSON 中发给 Agent。import requests import base64 import os api_key os.getenv(QINGYUAN_API_KEY) agent_id os.getenv(QINGYUAN_AGENT_ID) api_url https://your-gateway.example.com/api/agent/run with open(screenshot.png, rb) as f: image_base64 base64.b64encode(f.read()).decode() payload { agent_id: agent_id, input: { task_type: daily_collect, resource_demand: { wood: 5000, iron: 3000 }, current_state: { energy: 100, bag_full: False }, screen_ocr: 木材数量12000铁矿数量800背包未满 } } headers { Authorization: fBearer {api_key}, Content-Type: application/json } response requests.post(api_url, jsonpayload, headersheaders, timeout60) print(response.status_code) print(response.json())这里没有把图片直接传给 Agent而是用了screen_ocr字段。好处是降低视觉模型调用成本坏处是 OCR 识别不准时会影响最终计划。测试时重点关注 OCR 文本是否完整、数值是否能被正确解析。5.3 计划生成测试测试目的确认 Agent 能在给定状态下生成可执行的分步计划而不是泛泛而谈。输入{ task_type: daily_collect, resource_demand: { wood: 5000, iron: 3000 }, current_state: { energy: 80, bag_full: true } }预期输出里应包含return_first或plan[0].action return这类逻辑因为背包已满时先回营地才是合理采集顺序。如果 Agent 忽略了bag_full: true说明提示词里的规则没有生效需要补充约束条件。测试用例表输入状态预期动作判定标准能量充足背包未满按资源缺口排序采集计划第一个 action 是目标点能量不足背包未满提示能量不足减少任务量输出 risk 字段能量充足背包已满先返回营地再采集第一个 action 是 return画面 OCR 识别异常标记识别失败不执行输出 error 字段5.4 执行与验证测试真实游戏自动化涉及点击、移动、等待等操作这属于控制层。清源AI Agent 本身是一个大脑不是手指。你可以把 Agent 生成的计划保存为 JSON再交给本地自动化控制模块执行。一个稳妥的执行方式是生成“操作清单”文件由外部调度器读取并执行import json import time plan [ {step: 1, action: move, target: wood_point_a}, {step: 2, action: collect, target: wood_point_a}, {step: 3, action: move, target: iron_point_b} ] for item in plan: print(执行:, item) # 这里只做演示实际执行需要调用模拟器控制接口 time.sleep(1) print(采集计划执行完成)执行完成后还要验证效果。例如记录执行前和执行后的资源数量确认增长是否匹配预期。如果资源数量没有变化可能是计划中的目标点错误或者 Agent 生成的步骤缺少等待时间。6. 接口 API 与批量任务设计清源AI 平台通常提供 HTTP API用于把 Agent 接入自己的业务系统。下面给出一个通用调用模板具体路径和参数请以清源AI 开发者文档为准。6.1 单次调用import requests import os def run_agent(input_data): api_key os.getenv(QINGYUAN_API_KEY) agent_id os.getenv(QINGYUAN_AGENT_ID) api_url https://your-gateway.example.com/api/agent/run payload { agent_id: agent_id, input: input_data, response_format: json } headers { Authorization: fBearer {api_key}, Content-Type: application/json } resp requests.post(api_url, jsonpayload, headersheaders, timeout60) resp.raise_for_status() return resp.json()调用时注意超时设置。Agent 推理通常需要几秒到十几秒如果任务复杂建议把 timeout 调到 120 秒同时配合异步回调。6.2 批量任务处理自动采集通常是周期性任务比如每天执行 3 次。批量任务设计需要考虑三个问题任务从哪里来并发度控制在多少请求失败后怎么恢复一个简单的批处理脚本import json import time import random from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed tasks [ {task_id: 1, resource_demand: {wood: 5000, iron: 3000}}, {task_id: 2, resource_demand: {wood: 2000, iron: 6000}}, {task_id: 3, resource_demand: {wood: 8000, iron: 1000}} ] def process_task(task): # 这里替换为实际的 Agent 调用 print(f处理任务 {task[task_id]}) time.sleep(random.uniform(0.5, 1.5)) result { task_id: task[task_id], plan: [ {step: 1, action: collect, target: wood_point} ] } return result with ThreadPoolExecutor(max_workers2) as executor: future_map {executor.submit(process_task, task): task for task in tasks} for future in as_completed(future_map): result future.result() print(json.dumps(result, ensure_asciiFalse))实际项目中建议控制并发数避免触发平台限流。如果接口返回 429 或 5xx要做指数退避重试。6.3 任务失败重试一个简单的重试装饰器import time import functools def retry(max_retries3, delay2): def decorator(func): functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): for attempt in range(max_retries): try: return func(*args, **kwargs) except Exception as e: print(f第 {attempt 1} 次调用失败: {e}) if attempt max_retries - 1: raise time.sleep(delay * (attempt 1)) return wrapper return decorator retry(max_retries3, delay2) def call_agent(input_data): # 实际调用 pass把失败任务写入failed_tasks.log方便后续人工介入。7. 资源占用与性能优化自动采集 Agent 的资源消耗主要来自两个地方模型推理和客户端执行脚本。7.1 观察指标CPU 占用关注htopLinux或任务管理器Windows。内存占用Python 脚本和 OCR 模型都会吃内存。显存占用如果清源AI 的视觉模型跑在本地显存占用会明显如果使用云端 API本地显存占用很小。网络带宽每次请求截图数据或 OCR 文本时要注意上传大小。可以用命令观察显存nvidia-smi没有 GPU 时可以只用 CPU 运行轻量 OCR 模型但识别速度会慢。更推荐的做法先截图并压缩再上传到云端 API这样本地资源占用会降低很多。7.2 影响性能的因素截图分辨率2K 截图比 720P 截图处理慢很多。OCR 识别频率每次采集都做全屏 OCR 会比间隔识别更耗资源。Agent 调用频率短时间大量调用会导致限流。并发批量任务并发太高会使 CPU 和网络都被占满。7.3 优化手段缩小截图尺寸先裁剪关键区域再传给 OCR。降低识别频率只在采集开始和结束时识别状态。批量请求合并多个资源点合并成一次 Agent 调用不要每个动作都请求一次。日志异步写入避免同步写日志拖慢主流程。性能调优的核心原则是让 AI 只做决策不做高频低价值的处理。如果每个采集点都要调一次大模型成本和时间都会失控。8. 常见问题与排查方法问题现象可能原因排查方式解决方案依赖安装失败Python 版本过低或包冲突查看 pip 报错信息使用虚拟环境升级 PythonOCR 识别不准截图分辨率低、文字模糊放大图片调整阈值增加 OCR 预处理Agent 返回非 JSON提示词格式约束不足查看返回原始内容在提示词中补充 JSON 示例API 调用超时服务端推理慢或网络问题查看响应时间和日志增大 timeout改用异步任务批量任务卡住没有设置超时或并发过高打印线程状态加 retry 和超时机制输出计划不执行控制层没读取计划文件检查执行日志统一 JSON 文件格式端口冲突本地服务端口被占用检查端口列表修改端口配置模型文件缺失本地 OCR 模型没下载检查模型目录重新下载模型文件遇到启动后页面打不开的问题时先检查服务状态和端口占用netstat -ano | findstr :7860如果是服务没起来看启动日志中的报错信息如果是端口被占用换一个端口即可。9. 最佳实践与合规建议自动采集这类 Agent 开发最怕的不是功能不好写而是运行环境不稳定。下面列几条工程化建议。9.1 先小参数测试第一次跑通时只用一条任务、一张截图、一个资源点。不要一上来就做 100 个任务批量并发。先把“截图 → OCR → Agent → 计划输出”这个链路跑通再加批量调度。9.2 保留可复现配置把 Agent 的提示词、输入输出格式、系统参数单独写成配置文件agent: id: your_agent_id api_key_env: QINGYUAN_API_KEY timeout: 60 ocr: enabled: true save_debug_image: true batch: max_workers: 2 max_retries: 3 retry_delay: 2这样每次测试都能快速恢复环境。9.3 文件和日志规范建议目录划分auto_collect/ ├── config.yaml ├── inputs/ │ └── screenshots/ ├── outputs/ │ ├── plans/ │ └── reports/ ├── logs/ ├── scripts/ └── requirements.txtlogs 目录单独保留方便排查问题。9.4 合规边界仅在模拟器和测试账号中执行自动化操作。不读取或篡改游戏内存数据。不使用任何未授权接口。不把自动采集功能用于真实账号牟利。发布教程或代码时不要包含绕过游戏安全机制的内容。清源AI 招募开发者也是希望更多人来探索 AI Agent 在生产工具、效率软件中的正向应用。如果你把这个采集 Agent 抽象成“定时任务 计划生成 状态验证”的通用框架完全可以迁移到其他合规场景比如数据抓取、报表整理、设备巡检。10. 总结与下一步清源AI 自动采集教程的核心价值不是“让游戏角色自动干活”而是让你理解一个完整 AI Agent 应用的开发链路需求结构化、Agent 规划、API 接入、批量调度、异常处理。先把屏幕感知做起来再跑通 Agent 接口最后加上批量任务整个框架就出来了。最开始应该验证两块内容一是 Agent 能否返回结构化的 JSON 计划二是本地 API 能否按时请求成功。最容易踩的坑是提示词约束不到位导致输出解析失败。如果你对清源AI 开发感兴趣建议直接进入开发者平台申请账号按本文的流程创建一个“自动采集助手”测试版本。填一下评论区问卷报名开发者招募参与后续更多能力共建。后续可以继续扩展的方向包括接入语音播报完成状态、生成每日采集报告、支持多游戏场景切换、把任务计划和定时器改造成 Web 服务。建议先收藏这篇作为基础框架再结合官方文档细化接口细节。 
