프리 LLM API와 툴 콜링으로 구축된 포켓몬 쇼다운 AI 에이전트
한 개발자가 Llama 3, Qwen, Gemma 같은 LLM이 자율적으로 포켓몬 쇼다운 배틀을 진행하는 시스템을 구축했습니다. 에이전트는 매 턴마다 전체 배틀 상태(타입 상성, HP, 날씨, 필드 상태, 공개된 상대 정보)를 분석하고, 구조화된 도구 호출을 통해 공격 또는 교체를 결정합니다.
주요 세부사항
- 모든 것을 LiteLLM을 통해 라우팅하며, 무료 API 티어(Groq, Cerebras, OpenRouter, Google AI Studio)가 있는 모델만 사용합니다.
- 로컬 실행 시 추론 비용이 0입니다.
- 두 가지 모드: 인간 vs AI(봇과 대전) 및 AI vs AI(두 모델 간 대전)를 지원합니다.
- 기본적으로 15개 이상의 무료 모델을 지원합니다.
- Langfuse를 통한 완전한 관찰 가능성으로 매 턴마다 정확한 도구 호출과 추론을 확인할 수 있습니다.
아키텍처 하이라이트
에이전트는 단순한 프롬프트-응답이 아닌 도구 호출을 사용하여 결정을 구조화합니다. 원시 전장 데이터가 LLM에 입력되고, LLM은 미리 정의된 도구 스키마를 통해 공격 또는 교체 동작을 선택합니다. 이를 통해 타입 우위나 동적 필드 효과 같은 복잡한 보드 상태에 대한 추론이 가능합니다.
GitHub 저장소
코드 및 설정 안내: github.com/MohamedMostafa259/pokemon-ai-agent
📖 전체 출처 읽기: r/LocalLLaMA
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