Agents IA de Pokemon Showdown construits avec des API LLM gratuites et appel d'outils

Un développeur a construit un système où des LLM comme Llama 3, Qwen et Gemma jouent de manière autonome à des combats Pokémon Showdown. Les agents analysent l'état complet du combat à chaque tour — affinités de type, PV, météo, conditions de terrain, informations adverses révélées — et décident d'attaquer ou de changer de Pokémon en utilisant des appels d'outils structurés.

Points clés

• Achemine tout via LiteLLM et utilise exclusivement des modèles avec des niveaux d'API gratuits (Groq, Cerebras, OpenRouter, Google AI Studio).
• Coût d'inférence zéro pour une exécution locale.
• Deux modes : Humain vs. IA (jouer contre le bot) et IA vs. IA (opposer deux modèles l'un à l'autre).
• Prend en charge plus de 15 modèles gratuits prêts à l'emploi.
• Observabilité complète via Langfuse pour voir les appels d'outils exacts et le raisonnement à chaque tour.

Points forts de l'architecture

L'agent utilise l'appel d'outils pour structurer les décisions — plutôt qu'une simple réponse par prompt — les données brutes du champ de bataille sont fournies au LLM, qui sélectionne ensuite les actions d'attaque ou de changement via des schémas d'outils prédéfinis. Cela permet de raisonner sur des états de plateau complexes comme les avantages de type et les effets de terrain dynamiques.

Dépôt GitHub

Code et instructions de configuration : github.com/MohamedMostafa259/pokemon-ai-agent