为游戏引擎中的 AI Agent 设计上下文环境（Environment），并参与 MCP 工具 的设计与定义
从 Agent 实际行为表现 出发，分析其策略缺陷、行为模式和不稳定来源，并形成结构化的评估结论
构建 Agent 评价体系与评估流程，定义可复用的测试场景、能力维度与观测指标
使用简单脚本或工具（如 Blueprint / Python）实现环境逻辑、规则控制与日志采集
与策划、美术及工程团队进行密切协作，理解内容制作侧的真实痛点，并将其转化为 Agent 环境设计与工程可落地的系统需求
在 Agent、环境与制作流程之间持续进行反馈与迭代，推动环境设计更真实地反映实际生产问题