为游戏工作室打造保密的 AI 工作空间

一款未发布的游戏就是您明年的收入,而公共聊天机器人会乐意把设计文档复制到异地。一旦设计师粘贴一个关卡概念或程序员放入一个构建脚本,那些资料就离开了您的工作室,落在一台您永远看不到的服务器上,归另一个国家的公司所有,保存多久由他们决定。

您不必在能力出众的 AI 与把工作留在内部之间做出取舍。您可以给工作室一个运行在您自己机器上的模型,这样关于一款无人玩过的游戏的敏感提示留在您墙内这一侧。这就是 kral 的设计初衷。

为什么公共云端聊天机器人与未发布的游戏知产相抵触

您的优势是玩家尚未见过的东西:核心玩法、反转、美术方向、花了两年才调好的系统设计。消费级聊天机器人是其中任何内容的错误归宿之处。提示传向一个外部云端,坐落在您无法检查的日志里,并可能嗂养未来的训练。对一个成败系于发布的工作室而言,那是一个真实的泄露。

本能反应是禁用这些工具。这行不通。您的编剧、美术和工程师已经每天使用 AI,因为它让他们更快,而一份政策备忘录改变不了这一点。官方封锁它,人们就会在手机上粘贴进个人账号,那更糟。诚实的做法是给他们一个您掌控的好工具,这样他们绝不伸手去拿公共选项。

在内部运行模型

借助 kral,整个平台都运行在您自己的服务器上。您可以在您自己的硬件上加入一个本地模型,这样一条关于未发布作品的提示就会送往您的机器并止步于此,路径中任何位置都没有外部 API。文本绝不离开建筑。

大多数工作室都混合运行。云端模型处理不涉及任何机密的日常工作:重写商店描述、起草邮件、整理笔记。本地模型处理敏感病例:设计文档、未公布的功能、您仍在隐藏的系统的代码。同一界面,两个目的地,团队无需思考底层管道就能选择。

一个完整的工作空间,而不是一个聊天框

这是一个工作的地方,而不是一个单一的文本框。团队可以在几分钟内无需代码地构建属于自己的助手。一个人设置一个按您工作室口吻起草设计文档的助手,这样一个粗略的想法回来时就按您文档一贯的样子结构化了。另一个构建一个把测试笔记摘要成整洁行动清单的助手,这样一整文件夹的原始反馈在下次站会前就变成了可追踪的待办清单。

您保存可复用的例程,这样没有人需要把同一套配置重建两次,好提示变成共享的工作室工具。您放入一份文档并直接就它提问。需要真实事实时从网络上获取一个带出处的最新答案。并一键切换于领先的各款模型之间,为任务选择合适的那个,而不是被单一供应商提供的东西束缚。

接入您自己的系统

kral 支持 MCP,这是一项将工具和数据接入 AI 的开放标准。这意味着助手可以通过一个由您掌控的连接器,与您自己的模板和内部知识协同工作,而不是从开放网络上猜测。就您的命名惯例、您的流水线文档、您的行文风格提问,答案来自您的资料,而不是陌生人的博客。您的系统始终归您所有,没有任何内容通过别人中转。

由您来运行,一切尽在您眼底

您决定谁可以使用,以及每个人使用哪些模型。为每个人设置支出上限,这样成本永不会让您意外。在仪表板上按团队或按个人查看真实用量。人们通过您的单点登录登入。它安装在 IIS 之后的 Windows Server 上,坐落在您的网络中、您的防火墙之后,并采用您的工作室品牌标识。没有外部管理员,也没有共享租户。如果您想了解更长的技术图景,请阅读关于自行托管的全公司 AI的内容。

我们帮您落地实施

您不必独自摸索。我们会与您一起搭建 kral,将其接入您的系统,并就如何在整个工作室推广 AI 提供建议,同时确保数据不离开您这一侧。实施咨询是我们提供的服务之一,这样第一条敏感提示在第一天就运行在您的硬件上,而不是在数月的内部反复试错之后。

您的下一款游戏值得保护。给团队一个运行在您服务器上的能力出众的 AI,把未发布的工作留在它应在的位置,不再把明天的发布发送到别人的云端。

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