Mit kostenlosen LLM-APIs und Tool-Calling erstellte Pokémon-Kampf-KI-Agenten

Ein Entwickler hat ein System gebaut, bei dem LLMs wie Llama 3, Qwen und Gemma autonom Pokémon-Showdown-Kämpfe spielen. Die Agenten analysieren in jeder Runde den vollständigen Kampfzustand – Typenmatchups, KP, Wetter, Feldbedingungen, bekannte Gegnerinformationen – und entscheiden mithilfe strukturierter Tool-Aufrufe, ob sie angreifen oder wechseln.

Wichtige Details

• Der gesamte Traffic wird über LiteLLM geleitet, und es werden ausschließlich Modelle mit kostenlosen API-Stufen verwendet (Groq, Cerebras, OpenRouter, Google AI Studio).
• Null Inferenzkosten für lokalen Betrieb.
• Zwei Modi: Mensch gegen KI (Spiel gegen den Bot) und KI gegen KI (zwei Modelle treten gegeneinander an).
• Unterstützt direkt über 15 kostenlose Modelle.
• Volle Beobachtbarkeit durch Langfuse, um exakte Tool-Aufrufe und Überlegungen pro Runde zu sehen.

Architektur-Highlights

Der Agent nutzt Tool-Calling, um Entscheidungen zu strukturieren – anstelle einfacher Prompt-Response wird das rohe Kampffeld an das LLM übergeben, das dann Angriffs- oder Wechselaktionen über vordefinierte Tool-Schemata auswählt. Dies ermöglicht logisches Denken über komplexe Spielzustände wie Typenvorteile und dynamische Feldeffekte.

GitHub-Repository

Code und Einrichtungsanleitung: github.com/MohamedMostafa259/pokemon-ai-agent