Playcoのチームは、単純なプリミティブからテーマのないグレーボックス(grey box)のプロトタイプをGPT-6 Astraで作成し、ゲームプレイと創造面の細部について何度か反復を行いました。その共通の土台である1つのグレーボックスの土台(grey box foundation)から、3つのテーマ別のゲームプロトタイプを開発しました。Playcoによると、GPT-6 Astraはこれら3つをすべて一度に生成しました。

PlaycoはGPT-6 Astraを、プロのゲーム開発者向けのAI搭載IDEであるPlaybotの構築に使っています。PlaybotはUnityやGodotなどのエンジンに直接接続します。これにより、AIモデルは開発者が既に使っているツールの中で、シーンの編集、ゲームのプレイとテスト、変更の検証、そして並行作業を行えます。

ゲーム開発では、モデルはコードを書くだけでは不十分です。空間、視覚的な参照、レスポンシブなインターフェース、ゲームフィール(game feel)、そして変更がゲームをプレイしたときに実際に機能するかどうかについて、推論する必要があります。Playbotは、モデルがエンジン内で構築し、テストを実行し、バグを見つけ、作成したものを改善できるようにすることで、これを可能にします。

プロトタイプの大半は、一発目(first take)で動作しました。リードプロダクトエンジニアのJoao Vieiraは、Astraを使うと最初のプロトタイプの時点ですでに出来がよく、必要だった変更はゲームプレイの好みに基づくものだけだったと述べています。サイバーパンク版の1つにはパフォーマンス修正が必要でしたが、残りは追加の反復なしでまとまりました。

Playcoは、GPT-6 Astraを使うと従来モデルと比べて手作業による修正が50%少なくなったと報告しています。従来モデルでは、最初のグレーボックスの仕上がりが劣っていました。モデルに修正を促し続けることはやがて逆効果になり、エンジニアが手作業でゲームを修正する必要がありました。Playcoの評価では、GPT-6 Astraは空間についての推論と、筋の通った形での要素の配置がはるかに優れており、ビジョン機能も改善されているようで、ゲームエンジン内のUIのレスポンシブ性にも改善が見られました。チームは、空間推論、参照画像の再現、Unity内のレスポンシブなUI、およびゲームフィールにも改善を見ました。Playbotはモデル自身にゲームをプレイさせて変更を検証させることができるため、PlaycoはAstraがバグをより見つけやすく、プレイヤー体験を改善できる箇所も特定したと述べています。

リードプロダクトエンジニアのJoao Vieiraは、ゲームのアイデアが10個あれば、10個すべてを作ってプレイし、想像するだけでなくどんな感触になるかを確かめられると述べています。Playcoにとって最大の効果は、より多くのアイデアを、開発者がプレイして比較できるものにできることです。