論文の概要: GameCraft-Bench: Can Agents Build Playable Games End-to-End in a Real Game Engine?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17861v1
• Date: Tue, 16 Jun 2026 12:34:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.431286
• Title: GameCraft-Bench: Can Agents Build Playable Games End-to-End in a Real Game Engine?
• Title（参考訳）: GameCraft-Bench: エージェントはリアルゲームエンジンでプレイ可能なゲームをエンド・ツー・エンドで構築できるのか?
• Authors: Tongxu Luo, Rongsheng Wang, Jiaxi Bi, Chenming Xu, Zhengyang Tang, Jianlong Chen, Juhao Liang, Ke Ji, Shuqi Guo, Yuhao Du, Fan Bu, Wenyu Du, Xiaotong Zhang, Kyle Li, Shaobo Wang, Linfeng Zhang, Yuxuan Liu, Xin Lai, Chenxin Li, Yiduo Guo, Zhexin Zhang, Xinyuan Wang, Tianyi Bai, Ziniu Li, Benyou Wang,
• Abstract要約: ゲーム生成はゲームエンジン内で行われ、スクリプト、シーン、アセット、レンダリング、実行時インタラクションは共同でコヒーレントなゲームプレイを生成する必要がある。 我々は、完全なゲームアーティファクトを生成する問題として、エンド・ツー・エンドのゲーム生成を形式化する。 我々は、このフレームワークを15のゲームファミリーで140のGodotタスクからなるベンチマークであるGameCraft-Benchとしてインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.42976417627254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Game generation is an emerging application of coding agents, requiring models to transform natural-language specifications into playable interactive systems. Unlike traditional coding tasks, game generation takes place within a game engine, where scripts, scenes, assets, rendering, and runtime interactions must jointly produce coherent gameplay. We formalize end-to-end game generation as the problem of producing a complete game artifact that realizes a specification through observable player-game interaction in a target environment. We argue that evaluating this setting requires three desiderata: Engine Grounding, Artifact Completeness, and Interactive Verification. We propose an interaction-grounded evaluation framework that assesses executable gameplay through replayed demonstrations and rubric-guided multimodal judging. We instantiate this framework as GameCraft-Bench, a benchmark comprising 140 Godot tasks across 15 game families. Evaluations of frontier coding agents show that end-to-end game generation remains highly challenging: the strongest agent achieves only 41.46%, and most agents score below 40%. Further analysis reveals that while agents often implement recognizable mechanics, they struggle to deliver complete games with sufficient content, functional visual feedback, and coherent presentation. See https://tongxuluo.github.io/gamecraft-bench-website for demos, code, and data.
• Abstract（参考訳）: ゲーム生成は、自然言語仕様を再生可能なインタラクティブシステムに変換するモデルを必要とする、コーディングエージェントの新しいアプリケーションである。 従来のコーディングタスクとは異なり、ゲーム生成はゲームエンジン内で行われ、スクリプト、シーン、アセット、レンダリング、実行時のインタラクションは共同でコヒーレントなゲームプレイを生成する必要がある。 目的の環境での観測可能なゲームインタラクションを通じて仕様を実現する完全ゲームアーティファクトを生成する問題として、エンド・ツー・エンドのゲーム生成を形式化する。 この設定を評価するには、エンジングラウンディング、アーティファクト完全性、インタラクティブ検証の3つのデシダータが必要であると我々は主張する。 本稿では,実演とルーリック誘導によるマルチモーダル判定により,実行可能ゲームプレイの評価を行うインタラクショングラウンド評価フレームワークを提案する。 我々は、このフレームワークを15のゲームファミリーで140のGodotタスクからなるベンチマークであるGameCraft-Benchとしてインスタンス化する。 最強のエージェントはわずか41.46%、ほとんどのエージェントは40%以下である。 さらに分析した結果、エージェントは認識可能なメカニクスを実装することが多いが、十分なコンテンツ、機能的な視覚フィードバック、一貫性のあるプレゼンテーションを備えた完全なゲームの提供に苦慮していることが明らかとなった。 デモ、コード、データについては、https://tongxuluo.github.io/gamecraft-bench-websiteを参照してください。

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