在课程项目中，我负责设计关卡设计、规则校验、体验评估三类Agent的职责边界与消息传递机制，用Python与本地大模型接口搭建可运行原型。围绕自然语言设计意图表达，我把角色交互、挑战组合与难度节奏抽象为可校验约束，在自建20个UGC关卡样本上做离线评估，统计生成可用率与约束通过率，并逐条记录失败案例。与组员协作完成对比实验和报告，明确多Agent流程在关卡迭代中的可复用环节，统一评估指标口径。

个人项目面向自建编辑器小地图，我以大模型工具调用串联诊断、定位、优化、复验四步，形成闭环，检查项覆盖渲染、物理与内存等常见瓶颈，并输出可读报告与修改建议。在本地测试环境对10张样例地图做前后对比，记录帧率与检查项通过数变化，整理可复用的检查规则清单作为后续迭代依据。我还总结工具调用失败时的回退策略与任务规划边界，并补充场景可读性与游玩体验的检查维度，使诊断结果更贴近玩家实际感受。