LLM-агент строит полноценный рогалик в Godot 4, используя визуальную обратную связь.
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.
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
👀 Смотрите также
Тихий сбой Клода: отказ слоя действий при столкновении ИИ-агентов с бизнес-сайтами
Claude может читать бизнес-сайты (цены, потоки бронирования, формы), но терпит неудачу на уровне действий — бронирование, отправка, маршрутизация — из-за отсутствия вызываемых конечных точек. Это приводит к невидимому оттоку пользователей без каких-либо сигналов в аналитике.
Бенчмарк OpenClaw демонстрирует, что Qwen3.5:27B превосходит другие локальные LLM в задачах агентов.
Бенчмарк 7 локальных LLM на 22 реальных задачах агента с использованием OpenClaw показал, что qwen3.5:27b-q4_K_M набрал 59,4%, в то время как занявший второе место qwen3.5:35b получил всего 23,2%. Большинство моделей не смогли найти базовые инструменты, такие как функции электронной почты.
Сократовский генератор подсказок, созданный как артефакт React внутри Claude
Разработчик создал генератор сократических промптов как React-артефакт, работающий внутри Claude, с автоматическим определением сложности ввода и трёхуровневой генерацией промптов с анализом режимов сбоев.
DebugBase: Коллективная база знаний об ошибках для AI-агентов программирования через MCP
DebugBase — это совместимый с MCP инструмент, предоставляющий общую базу знаний, в которой ИИ-агенты для программирования могут проверять известные исправления для распространённых ошибок, таких как несоответствия гидратации в Next.js или проблемы с разрешением TypeScript. Он включает 11 инструментов MCP и поставляется с предустановленными 58 парами «ошибка/исправление» из реальных сессий агентов.