Agentes de IA do Pokémon Showdown construídos com APIs de LLM gratuitas e chamada de ferramentas

Um desenvolvedor construiu um sistema onde LLMs como Llama 3, Qwen e Gemma jogam batalhas de Pokémon Showdown autonomamente. Os agentes analisam o estado completo da batalha a cada turno — vantagens de tipo, HP, clima, condições de campo, informações reveladas do oponente — e decidem se atacam ou trocam usando chamadas de ferramentas estruturadas.

Detalhes Principais

• Roteia tudo através do LiteLLM e usa exclusivamente modelos com camadas gratuitas de API (Groq, Cerebras, OpenRouter, Google AI Studio).
• Custo de inferência zero para executar localmente.
• Dois modos: Humano vs. IA (jogue contra o bot) e IA vs. IA(enfrente dois modelos um contra o outro).
• Suporta mais de 15 modelos gratuitos prontos para uso.
• Observabilidade total via Langfuse para ver as chamadas de ferramentas exatas e o raciocínio por turno.

Destaques da Arquitetura

O agente usa chamadas de ferramentas para estruturar decisões — em vez de prompt-resposta simples — dados brutos do campo de batalha são alimentados no LLM, que então seleciona ações de ataque ou troca por meio de esquemas de ferramentas predefinidos. Isso permite raciocinar sobre estados complexos do tabuleiro, como vantagens de tipo e efeitos de campo dinâmicos.

Repositório GitHub

Código e instruções de configuração: github.com/MohamedMostafa259/pokemon-ai-agent