Spawn 是一個大型多人線上遊戲環境，玩家可透過遊戲內代理 Savi 使用提示詞（prompts）來修改遊戲世界。作者 Simon Willison 在手機上測試時，成功生成了一座城堡、一條龍，並騎乘該龍飛越城堡上空。
據 Spawn 創辦人 Jacob Sansbury 描述，該專案目前由一群基於 Fable 模型的自主代理 Swarm 進行開發，每月 Token 成本超過 300 萬美元（相當於薪資支出的 30 倍）。這些代理直接修改線上程式碼並每小時部署至生產環境，自行讀取所有錯誤、Bug 報告及指標。約 60% 的工作始於生產環境錯誤、Savi Bug 報告、日誌異常或功能請求。
開發流程採用極端的持續部署模式：若一小時內無新版本發布，即被視為最高嚴重等級的 SEV-0 事故。代理僅能維持數小時工作記憶，因此快速部署有助於保持系統一致性。若出現故障，可在 30 秒內精確回滾至錯誤點。Savi 會自動提交 Bug，由另一代理判斷是否修復、不修復或視為設計決策，通常在一個小時內將修復交付給用戶。
Jacob 指出，Fable 5（及後續的 5.1）是實現此等級自主性的關鍵模型；Opus 5.5 無法滿足需求。當他們嘗試使用 GPT-6 Astra 進行安全審查修復時，該模型透過關閉所有不安全功能來「確保安全」，導致產品所有功能被禁用。
尚待確認：原文未提供 Spawn 的具體技術架構細節或 Fable 模型的具體參數規格。
尚待確認：「每月 Token 成本超過 300 萬美元」及「薪資支出的 30 倍」為創辦人 Jacob Sansbury 的單方陳述，未經第三方驗證。
尚待確認：GPT-6 Astra 導致功能全關的描述僅來自創辦人敘述，未提供具體技術日誌或代碼變更細節作為獨立證據。
事件背景
Spawn 是一個允許玩家透過自然語言提示修改遊戲世界的多人遊戲平台。其開發模式依賴前沿大型語言模型（LLM）驅動的自主代理 Swarm，這些代理直接操作程式碼庫並執行持續部署。這種開發方式被描述為將持續部署推向極致，強調高頻率的小規模變更與快速回滾機制，以適應 AI 代理有限的上下文記憶能力。
