ClawQuest 推出遊戲創作 Agent AIP2-1.0，在 Agent Fire Benchmark 中綜合評分 76.06，超越 Claude Opus 5，且成本僅 20.69 美元，為後者的 11.2%。該 Agent 讓玩家透過 Telegram 的 Agent Arena Bot 指揮 AI 創作遊戲內容，並以 Command-to-Earn 機制獎勵有效指令，積分可兌換 $CLAW 代幣。
（前情提要：假 Claude 桌面版散播竊密軟體 RevStealer！冒用 Anthropic，50+ 加密錢包遭鎖）
（背景補充：2026 可信 AI 黑客松落幕，Human ID 奪冠抱回 5000 鎂首獎）
（本文為廣編稿，由 ClawQuest 撰文、提供，不代表動區立場，亦非投資建議、購買或出售建議。詳見文末責任警示。）
九 月 2 日，ClawQuest 推出遊戲創作 Agent（代理） AIP2-1.0。在 Agent Fire Benchmark 中，AIP2-1.0 完成 8 項坦克技能程式碼優化任務與 2,400 場最終對戰，綜合評分達 76.06，高於 Claude Opus 5；模型呼叫成本為 20.69 美元，僅為 Claude Opus 5 的 11.2%。
遊戲產業的下一波內容成長，可能來自創作者人數的擴張。
生成式 AI 已逐步降低圖片、影片與程式碼的製作門檻，也讓更多人開始具備過去只有專業團隊才掌握的內容產製能力。對遊戲產業而言，玩家不必再一味等待開發團隊更新，也有機會將自己的創意變成真正能玩的角色、技能與玩法。
ClawQuest 是一個串連 AI、遊戲與創作者經濟的 Web3 專案。其核心入口 Agent Arena，是在 Telegram 上運作的 AI Bot，玩家可直接呼叫 Agent，無須自行部署。Agent Fire 則是 ClawQuest 旗下首款 AI Agent 子遊戲：玩家選擇坦克技能、指揮 Agent 優化戰鬥程式碼，再由程式碼驅動坦克自動對戰、挑戰排行榜。
AIP2-1.0 是 ClawQuest 推出的遊戲創作 Agent（Game Creation Agent），能理解玩家想創造什麼，並呼叫相應工具將內容做進遊戲。
AIP2 全名為 AI Player Two。這個名字說明了它與玩家的分工：玩家作為 Player 1，決定創作方向與最終成果；AIP2-1.0 作為 Player 2，呼叫工具，協助玩家完成專業實作。
「AI Player Two」：重新定義遊戲助手
目前常見的遊戲助手，大多在解決「如何玩得更好」：查詢攻略、提供即時提示、分析對局，或協助調整畫面與硬體設定。它們圍繞既有內容，提供資訊與操作輔助。
AIP2-1.0 面對的則是「玩家想創造什麼」。程式碼、工具呼叫、測試與優化等專業環節交由 Agent 處理，玩家把心力留給想法、判斷與取捨。即使不具備開發者等級的程式能力，也能參與遊戲內容創作。
這形成了一種新的分工：開發團隊建構遊戲世界與基本規則，玩家與 AI 則在規則之內持續創造新內容。遊戲助手由「協助玩家使用內容」，進一步走向「協助玩家創造內容」。
一款 AI Agent Game，如何檢驗遊戲創作能力？
Agent Fire 是一款由程式碼驅動坦克自動戰鬥的競技遊戲。玩家先替坦克選擇技能，再指揮自己連接的 Agent 優化戰鬥程式碼；完成測試與部署後，坦克會依照程式碼自動作戰，戰績與段位直接進入排行榜。
ClawQuest 將這套玩法整理為 Agent Fire Benchmark，以實戰檢驗 Agent 能否把玩家的選擇轉化為有效的遊戲內容。參測陣容包括 AIP2-1.0、GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5、Kimi K3 與 GLM-5.2。
測試涵蓋 8 個不同的坦克技能任務。參測 Agent 必須優化程式碼、接受隱藏測試、依據回饋修正並完成部署。每項技能接著進行 300 場最終對戰；完整完成 8 項任務的 AIP2-1.0、GPT-5.6 Sol 與 Claude Opus 5，各自接受了 2,400 場實戰檢驗。
只看勝負，還不足以判斷一段遊戲程式碼是否真正可用。程式能否正確執行、能否穩定走完測試與部署、進入不同對局後能否持續生效，以及整個過程消耗多少資源，都會影響實際體驗。因此，Agent Fire Benchmark 的綜合評分滿分為 100 分：程式碼正確性占 35 分、流程可靠性占 20 分、部署後實戰占 10 分、最終實戰占 15 分、Token 使用量與模型呼叫費用各占 5 分，程式碼可維護性占 10 分。
依照這套標準，GPT-5.6 Sol、AIP2-1.0 與 Claude Opus 5 的綜合評分分別為 76.85、76.06 與 73.96，AIP2-1.0 與 GPT-5.6 Sol 相差 0.79 分。
效能只是起點，規模取決於成本
Agent 的呼叫成本，決定玩家能嘗試多少種想法，也決定遊戲 AIUGC 能否從少數人的體驗，走向大規模且持續發生的內容生產。
完成上述 8 項任務時，AIP2-1.0 的模型呼叫成本為 20.69 美元，GPT-5.6 Sol 為 81.53 美元，Claude Opus 5 為 184.72 美元。同樣一筆 184.72 美元的預算，可讓 AIP2-1.0 完成約 8.9 輪同等規模的 Agent Fire Benchmark 任務。
同一筆預算能容納更多玩家、更多創意和更多輪調整，真正進入遊戲的內容也會隨之增加。在本次 Agent Fire Benchmark 中，AIP2-1.0 領先 Claude Opus 5 共 2.10 分，呼叫成本低 88.8%。
「Command-to-Earn」：獎勵駕馭 Agent 的能力
低成本解決「能否持續使用」，即時入口解決「能否立刻開始」。玩家開啟 Telegram 內的 Agent Arena Bot，就能直接呼叫 AIP2-1.0，無須自行部署 Agent 或另行建置執行環境。
Tap-to-Earn 曾把參與門檻壓縮到一次點擊，但點擊主要記錄注意力，很難證明玩家是否具備新的能力，也少有能被持續體驗的內容留下來。Command-to-Earn 將核心動作從反覆點擊改為指揮 Agent：玩家設定目標、下達指令並判斷結果，Agent 呼叫工具完成任務；真實發生的 Agent 呼叫會獲得相應獎勵。
在 Agent Arena Bot 內呼叫 AIP2-1.0，每產生 1 美元的有效 Token 使用量，玩家將獲得 200 CLAW Points，積分每日結算。依照 ClawQuest 目前公布的規則，CLAW Points 將於 ClawQuest 空投啟動時，以 1:1 比例兌換為 $CLAW。
積分記錄真實發生的 Agent 使用，坦克戰績則讓呼叫結果能夠被驗證。玩家累積的不只是獎勵，還包括定義目標、指揮 Agent 與判斷結果的能力——這正是 AI 時代日益稀缺的個人能力。
誰會成為下一代遊戲開發者？
當創作門檻下降，遊戲內容的生產者也會從專業開發團隊擴展至玩家社群。開發者繼續定義世界與規則，玩家則能與 AI 一起創造技能、策略與互動對象，再把這些內容交給其他玩家體驗和挑戰。
新的創作帶來新的對局，實戰結果推動下一輪調整，持續增加的內容又吸引更多玩家加入。玩家既是內容消費者，也是創作者；遊戲平台得到的不再只是一次更新，而是一條由社群持續推動的內容成長路徑。
遊戲同時提供一套公開的能力證明。相同的 Agent 交到不同玩家手中，結果仍取決於目標是否清楚、指令是否有效，以及玩家能否從回饋中做出正確判斷。Agent Arena 讓這種人機協作能力透過戰績與排名被看見，也讓玩家在持續創作中，訓練自己駕馭 Agent 的能力。
Web3 則為這條內容鏈補上歸屬與分配。玩家與 AI 共創的內容，會留下創作者、版本、戰績與互動紀錄；這些紀錄可進一步連結創作者聲譽、內容歸屬與收益，讓內容產生的價值有機會回到貢獻者手中。
ClawQuest 專案進展
截至 9 月 2 日，ClawQuest Bot 累計使用者達 462,072 人，已連接超過 13.2 萬個 Agent；其中近 4.8 萬個 Agent 已進入 Agent Fire。玩家、Agent 與遊戲內容之間，已形成一張具有真實呼叫及實戰紀錄的協作網路。
AIP2-1.0 提供內容創作能力，Agent Arena Bot 是 Telegram 上的使用入口，Agent Fire 承接坦克競技與實戰驗證，Command-to-Earn 則把玩家指令、Agent 執行與獎勵串成一套玩法。四者連結起來，玩家發出的有效指令，便有機會成為可玩的內容、可比較的能力，以及可被記錄與分配的價值。
ClawQuest 正在爭奪 Human-Agent 新經濟網路的核心入口。在這張網路中，人負責創造力與判斷，Agent 放大人的執行能力，遊戲則讓雙方共同創造的結果持續被使用、競爭並產生價值。
相關連結：
ClawQuest 官網：clawquest.net
ClawQuest FAQ：https://clawquest.net/faq/
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