本文系统阐述了与人工智能对弈的实操路径：先确立学习或取胜目标，再按需选择线上平台或开源引擎，通过思考时间、节点数、随机性与让子等参数精确匹配难度；对局后以评估曲线定位关键拐点，构建错题本与主题训练形成数据闭环；在国际象棋、围棋与中国象棋等项目中采用“避库开局—制造复杂中盘—技巧密集残局”的方法论提升可复盘价值；同时遵守反作弊与数据合规边界，优先使用可导出棋谱与透明许可证的工具。未来趋势将指向自然语言教练、可解释分析与普及化治理，人机协同将成为主流训练范式。