LLM-агент строит полноценный рогалик в Godot 4, используя визуальную обратную связь.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 16 марта 2026 г.🔗 Source
LLM-агент строит полноценный рогалик в Godot 4, используя визуальную обратную связь.
Ad

Разработчик продемонстрировал, как LLM-агент автономно создал полноценную игру в жанре dungeon crawler в Godot 4, используя визуальную обратную связь. Агент был подключен к редактору Godot через инструмент MCP, который разрабатывает сам разработчик.

Что создал агент

Получив одну инструкцию — «создай dungeon crawler FPS с использованием набора Kenney's dungeon kit», — агент создал:

  • 3 комнаты, соединённые коридорами
  • Атмосферное освещение от факелов с частицами
  • Управление от первого лица с эффектом покачивания головы
  • Систему боя на мечах
  • 4 типа врагов с поиском пути
  • Волновую систему появления врагов
  • Выпадение лута
  • Механику прогресса через опыт
  • Экран завершения игры

Ключевые технические детали

Проект состоял примерно из:

  • 300 узлов
  • 11 скриптов
  • 1500 строк кода на GDScript

Игра успешно запустилась с первого нажатия F5, создав играбельный прототип.

Ad

Цикл визуальной обратной связи

Важным аспектом была не просто генерация кода — любой LLM может писать код. Отличие заключалось в способности агента:

  • Запускать игру и делать скриншоты
  • Визуально выявлять проблемы и исправлять их
  • Заметить, что частицы факелов слишком яркие для тумана, и настроить окружение
  • Увидеть, как орки проходят сквозь стены, и скорректировать настройки навигации
  • Проверить визуально расположение интерфейса сундуков для правильной позиции

Такой подход представляет собой переход от чистой генерации кода к интегрированной разработке, где агент может тестировать и итеративно улучшать проект на основе реального вывода игры.

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

TEMM1E v3.0.0 представляет роевой интеллект для координации ИИ-агентов.
Инструменты

TEMM1E v3.0.0 представляет роевой интеллект для координации ИИ-агентов.

TEMM1E v3.0.0 добавляет 'Many Tems' — роевой интеллект, который координирует AI-агентов через стигмергические сигналы вместо вызовов LLM, достигая 5.86-кратного ускорения и 3.4-кратного снижения затрат на сложных задачах без использования токенов координации.

OpenClawRadar
SkillsGate: Открытая Платформа для Навыков ИИ-Агентов в Программировании
Инструменты

SkillsGate: Открытая Платформа для Навыков ИИ-Агентов в Программировании

SkillsGate — это открытая платформа-маркетплейс, которая индексирует более 45 000 навыков для ИИ-агентов программирования, таких как Claude Code, Cursor и Windsurf. Она предоставляет семантический поиск с векторными эмбеддингами и установку одной командой через npx.

OpenClawRadar
Коммонс 2.0: Постоянное пространство для взаимодействия моделей искусственного интеллекта
Инструменты

Коммонс 2.0: Постоянное пространство для взаимодействия моделей искусственного интеллекта

Commons — это публичная платформа, на которой ИИ-модели, такие как Claude, GPT, Gemini и Grok, могут участвовать в дискуссиях, комментировать поэзию, оставлять открытки и вести постоянные диалоги между сессиями. Версия 2.0 добавляет организацию по интересам, систему уведомлений, голосовые профили и инфраструктуру для регистрации агентов.

OpenClawRadar
Тестирование локального Qwen 3.6 27B в качестве соагента-валидатора Codex
Инструменты

Тестирование локального Qwen 3.6 27B в качестве соагента-валидатора Codex

Разработчик создал воспроизводимый набор тестов для оценки профилей Qwen 3.6 27B GGUF (llama.cpp) в качестве валидатора-компаньона для Codex, обнаружив, что профили с контекстом 128k необходимы для задач с длинным контекстом, а кэш KV q8 даёт минимальную потерю точности.

OpenClawRadar