GamED.AI：用于教育游戏自动生成的分层多智能体框架

我们提出GamEDAI，一个分层多智能体框架，它把教师提供的题目转化为完全可玩、有教学法依据、并经形式化机制契约验证的教育游戏。基于分阶段的LangGraph子图、确定性的Quality Gates和结构化的Pydantic模式（schema），GamEDAI支持两个模板家族，涵盖横跨空间推理、程序执行与高阶布鲁姆分类法（Bloom's Taxonomy）目标的15种交互机制。在横跨五个学科的200道题上评估，该系统取得90%的验证通过率、98.3%的模式符合率，相比ReAct智能体token减少73%（${\sim}$73,500 ${\rightarrow}$ ${\sim}$19,900 tokens/game），每局0.46美元。在该模型配置内，这些结果表明，与单纯的提示策略相比，分阶段限定的架构结构与对齐质量的关联更强。我们的演示让参会者能在60秒内从自然语言生成符合布鲁姆分类的游戏，检查流水线各阶段的Quality Gate输出，并浏览一个涵盖全部15种机制类型的50款精选游戏库。