La versión 4.04 introdujo la gran ola de cambios de balance de los controladores, la actualización de Yoru trajo consigo los mejores engaños y hubo algunos… errores desafortunados por aquí y por allá. Todavía Riot Games está observando cómo se estabiliza el panorama de Valorant después de estos cambios, así que no es la idea hacer comentarios prematuros, pero sin duda hay nuevas y divertidas jugadas.
Informaciones sobre las futuras actualizaciones de balance/conversaciones existentes a través de este artículo. Ya sea en un futuro artículo de Estado de los agentes, en los Diarios Dev o en cualquier otro lugar, verán al resto del equipo de diseño y de balance hablando de esos temas a través de varios canales.
La mayoría de las actualizaciones se enfocarán en los nuevos agentes, así que, dicho eso, ¡hablemos de la siguiente agente! Recuerden que los agentes nuevos tardan entre 12 y 15 meses en desarrollarse, y Riot Games se enfoca en preguntas como:
- ¿Qué hace falta en los estilos de juego actuales?
- ¿Hay temáticas que presentan grandes oportunidades?
- ¿Qué se necesita para la salud del juego?
- … y otras más.
La compañía ha conversado mucho en el equipo de personajes sobre los iniciadores, específicamente sobre Sova. Sus herramientas de iniciación son únicas porque se basan en el reconocimiento y la recopilación de información para dar a los jugadores y a sus equipos las herramientas para decidir el siguiente paso. Gran parte del ciclo táctico de Valorant gira en torno a la información. Saber dónde están o no están los enemigos y aprovechar esa información para actuar durante esa fracción de tiempo es la clave de muchas victorias.
Así que la noción de otra agente que gira en torno al aspecto de la recopilación de información del ciclo táctico ha sido, durante algún tiempo, la prioridad.
Dentro de ese espacio existía un sueño de algo nuevo, así que cuando “NickWu” se unió al equipo (antes formaba parte del equipo de contenido prémium) apuntamos sus ojos de experto hacia esta oportunidad. Al principio la compañía se enfocó en identificar las diferencias de juego únicas dentro del campo del reconocimiento/información, y se llegó a un área que tiene herramientas de iniciación y reconocimiento más “localizadas”.
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