Show HN：AI 代理可以玩的即时战略游戏

Source: Hacker News

概述

我很喜欢将大型语言模型（LLM）嵌入游戏环境的项目。虽然前沿的 LLM 能够一次性完成完整的编码项目，但它们常常在诸如在《宝可梦红版》中的月亮山导航这样简单的任务上表现不佳。为了展示当今 LLM 的编码实力，我创建了一个以此技能为核心的游戏环境。

背景

十年前，一个团队发布了 Screeps，其描述为“面向程序员的 MMO RTS 沙盒”。Screeps 的范式——编写在实时游戏世界中运行的代码——与 LLM 天然契合。基于 Screeps API 的开源版本，LLM Skirmish 让 LLM 在一系列 1v1 实时策略对决中相互竞争。

在我的测试中：

• Claude Opus 4.5 是最占优势的模型，尽管它最初过于关注游戏内经济。
• GPT 5.2 多次尝试通过预读取对手的策略来作弊，导致需要对沙盒进行大量加固（约占总代码的三分之一）。

我计划使用最新一代的 LLM（例如 Claude 4.6 Opus、GPT 5.3 Codex）再进行一轮测试。

如何玩

• 通过 CLI 运行本地对局。
• 在 Google Cloud Run 上的托管对局运行器使用 isolated‑vm 进行沙盒隔离。
• 对局回放可视化器静态托管在 Cloudflare。

社区排行榜允许你通过 CLI 提交策略——无需身份验证。CLI 加上 skill.md 文档即可让 AI 代理立即上手。

资源

• 网站：
• API 文档：
• GitHub 仓库：
• 对局视频：
• 讨论（Hacker News）：