固定配表
- 人工设计关卡
- 上线前完成配表
- 所有玩家同一套
JANUS-LOOP AI / GAME AI DRIVER
让每款游戏，都拥有理解玩家的 AI 驾驶系统。
从已验证的 2.5 代个体化难度控制开始，现场用你的真实项目验证下一步增量。
OBSERVE · DECIDE · ADAPT
JANUS-LOOP AI / INDUSTRY VIEW
游戏个性化正在跨越四代，行业大多仍停在固定配表。
Janus-Loop AI 已进入 2.5 代，正向第三代控制面推进。
DDA 动态
- 按已发生表现调节
- 规则驱动变量
- 验证动态难度价值
AI 千人千面
- 读取玩家与游戏状态
- 为每个玩家选择动作
- 难度控制真实案例已验证
游戏世界模型
- 模拟玩家行为
- 预测干预后的结果
- 规划留存与付费
JANUS-LOOP AI / THE WEDGE
从个体化难度切入，把 DDA 推向 AI 智驾。
先在一个可复核的游戏决策上证明价值，再扩展控制面。
tune第二代 · 已验证行业路径
DDA / 反应式调节
根据已发生表现调节，依赖人工定义变量与阈值，证明动态难度有商业价值。
- history看见已经发生的结果
- rule规则决定下一步
- check_circle适合建立对照基线
smart_toyJanus-Loop AI · 2.5 代
模型 / 个体化决策
读取玩家与游戏状态，为每个玩家选择难度动作；真实案例已完成验证。
- visibility理解当前玩家状态
- bolt实时选择游戏动作
- trending_up结果回流模型
JANUS-LOOP AI / DECISION LOOP
A/B test 负责证明，Janus-Loop AI 负责实时控制。
它不替代统计护栏，而是把状态读取、动作决策和结果观察连成一条线上闭环。
inputINPUT
实时状态
行为事件、关卡参数、会话留存、版本渠道与实验结果。
读取玩家状态
选择个体化动作
执行关卡难度
观察对照结果
outputOUTPUT
个体化
难度决策
当前已验证；下一步扩展 UI、付费与广告控制。
JANUS-LOOP AI / PROGRESS
2.5 代真实案例已验证，下一步验证 3 代控制面。
历史指标是案例信号，不是对所有游戏的结果承诺。
已验证：2.5 代能力
读取玩家当前状态，选择个体化关卡难度；真实案例中观察到留存与付费改善。
已完成后训练模型控制关卡难度的线上验证
下一步对照组因果提升、跨游戏复用与 UI 控制
正在验证：3 代控制面
把可控变量从难度扩展到原子化 UI、付费与广告，形成更完整的游戏 AI 驾驶层。
研发中原子化 UI 与多变量动作空间
长期预训练玩家状态模型与世界模型预测
口径：匿名历史最大相对留存提升观察值；来源为 Janus-Loop AI 项目资料与 2026-08 融资 BP。以上不代表普遍结果或未来承诺。
JANUS-LOOP AI / COMMERCIAL PROGRESS
客户推进已进入交付，下一证据是复购而不是合作数量。
合作、合同、付款和效果分开统计，当前仍处于 PMF 验证阶段。
3 家合作推进中
2 个项目进入交付
1 家合同完成并首款已付
真实项目正在提供玩家数据、收入与验证场景。下一道 PMF 门槛：可归因留存 / 付费提升、复购 / 扩单与接入周期缩短。
conversion_pathMONO × Janus-Loop AI
生成可控游戏，运行真实世界。
MONO 负责生成可观测、可控制的游戏版本；Janus-Loop AI 读取玩家状态、输出动作，并用结果反哺下一轮研发。
- codeMONO / 生成世界
- smart_toyJanus / 运行世界
- autorenew结果 / 持续进化
JANUS-LOOP AI / CONSULTATION
带上正在运营的游戏，现场验证下一轮增量。
留下三项信息，我们先判断你的项目是否适合从个体化难度开始。
rule企业演示会看到什么
先看数据，再定动作。
围绕玩家规模、留存曲线和一个具体增长问题，演示 Janus-Loop AI 如何读取状态、选择动作并设计对照实验。
- monitoring数据核对与问题定位
- alt_route动作空间与实验优先级
- science小流量验证与结果回写
calendar_month企业演示预约
预约 Janus-Loop 企业演示
JANUS-LOOP AI / FAQ
关于游戏 AI 智驾与增长实验的直接答案。
先把当前能力和验证边界讲清楚，再决定是否沟通。
AI 怎么提高游戏收入？
收入不能由 AI 保证。Janus-Loop AI 分析真实玩家行为，先从个体化难度控制切入，再通过 A/B test 和线上对照实验验证留存、付费体验与收入是否出现增量。
什么样的游戏适合接入 Janus-Loop AI？
优先选择已有真实流量、可以持续更新、能提供玩家状态和行为事件数据的游戏，尤其适合存在留存断点、难度错配或增长停滞的项目。
Janus-Loop AI 当前能控制什么？
当前已完成 2.5 代个体化难度控制的真实案例验证：读取玩家与游戏状态，为每个玩家选择难度动作。原子化 UI、付费和广告变量属于正在验证的第三代控制面。
页面上的效果数据代表所有游戏吗？
不代表。公开数据是匿名历史最大相对留存提升观察值，用于说明验证方向，不代表普遍结果或未来承诺。