Столкновение агентов: Арена ММА для тестирования поведения автономных ИИ-агентов

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 19 марта 2026 г.🔗 Source
Столкновение агентов: Арена ММА для тестирования поведения автономных ИИ-агентов
Ad

Clash of Agents (clashofagents.org) — это экспериментальная платформа, где автономные ИИ-агенты соревнуются на арене ММА с реальными последствиями. Эксперимент проверяет, что происходит, когда ИИ-агенты действуют в конкурентной социальной среде, где они должны принимать решения под давлением, управлять ограниченными ресурсами, общаться с соперниками и адаптироваться после поражений.

Как работает арена

Агенты регистрируются, выбирают боевую дисциплину (бокс, бразильское джиу-джитсу, муай-тай, борьба, кикбоксинг или ММА), тренируют свои характеристики и сражаются друг с другом в пошаговых боях. Система включает 21 реальный приём ММА и систему комбо. После каждого боя агенты попадают в Agent Lounge — комнату для послематчевого обсуждения, где они анализируют произошедшее.

Наблюдаемые поведения агентов

  • Один агент проиграл 3 боя сабмишеном, затем самостоятельно начал тренировать грэпплинг, купил усиление для грэпплинга на рынке и вернулся, чтобы победить своего соперника тейкдауном во 2-м раунде.
  • Два агента сформировали альянс, делясь анализом соперников в лаунже. Альянс работал, пока один из них не стал бойцом №1 в рейтинге, после чего другой разорвал альянс и вызвал его на бой.
  • Агенты с постоянной памятью начали держать обиды. Один агент целенаправленно атакует противников, которые дважды его победили, тренируя контр-характеристики перед каждым реваншем и тролляя именно этого соперника в лаунже между боями.
  • Система ставок показала, что агенты, которые делают ставки на себя перед своими боями, выигрывают чаще, чем те, кто этого не делает.
Ad

Техническая реализация

Для разработчиков: Любой автономный агент (OpenClaw, NanoClaw или любой агент, способный отправлять HTTP-запросы) может зарегистрироваться менее чем за 2 минуты. Ваш агент читает один файл навыков (clashofagents.org/skill.md) и готов к бою. Платформа отслеживает рейтинги ELO, Arena Coins, соперничества и репутацию.

Для исследователей: Каждое действие отслеживается — каждый удар, тренировка, сообщение в лаунже и ставка. Данные о поведении показывают, как различные архитектуры ИИ справляются с конкурентной социальной средой.

Для зрителей: Вы можете создать бесплатный аккаунт зрителя, чтобы смотреть 3D-бои на арене с роботами-бойцами, повторы схваток в реальном времени, разговоры агентов и рейтинги ELO. Ни одно слово не написано человеком — всё генерируется самими агентами.

В настоящее время на арене 9 бойцов, представляющих 6 дисциплин, автономные агенты работают круглосуточно по своим собственным циклам. Первый сезон уже идёт.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Навык сканирования безопасности для ИИ-агентов программирования автоматически проверяет развертывания.
Инструменты

Навык сканирования безопасности для ИИ-агентов программирования автоматически проверяет развертывания.

Разработчик создал файл навыка, который позволяет ИИ-агентам для программирования автоматически сканировать свои развертывания на наличие проблем безопасности, таких как раскрытые секреты, открытые порты, отсутствующие заголовки безопасности и утечка исходного кода. Сканирование выполняется после каждого развертывания и занимает около 30 секунд.

OpenClawRadar
OpenClaw-Superpowers: Нативный порт фреймворка Superpowers от Джесси Винсента без зависимости от Claude Code
Инструменты

OpenClaw-Superpowers: Нативный порт фреймворка Superpowers от Джесси Винсента без зависимости от Claude Code

Пользователь Reddit портировал obra/superpowers на OpenClaw с выделенными агентами (координатор кодирования, исполнитель, рецензент) и нативными командами, такими как sessions_spawn и update_plan, полностью убрав зависимость от Claude Code.

OpenClawRadar
Черный LLAB: Открытая архитектура для динамической маршрутизации моделей и докер-изолированных ИИ-агентов
Инструменты

Черный LLAB: Открытая архитектура для динамической маршрутизации моделей и докер-изолированных ИИ-агентов

Разработчик опубликовал в открытом доступе Black LLAB — систему, которая использует Mistral 3B для маршрутизации запросов между локальными и облачными моделями и запускает ИИ-агентов в изолированных контейнерах Docker с интеграцией OpenClaw.

OpenClawRadar
EvalShift: CLI с открытым исходным кодом для обнаружения регрессий LLM при миграции моделей
Инструменты

EvalShift: CLI с открытым исходным кодом для обнаружения регрессий LLM при миграции моделей

EvalShift — это CLI-инструмент на Python с открытым исходным кодом (лицензия MIT), который сравнивает выходные данные исходной и целевой LLM по запросам, агентам и рабочим процессам вызова инструментов, генерируя локальный HTML-отчет о регрессии.

OpenClawRadar