Покемон Шоудаун ИИ-агенты, созданные с использованием бесплатных LLM API и вызова инструментов

Разработчик создал систему, в которой LLM, такие как Llama 3, Qwen и Gemma, автономно играют в бои Pokémon Showdown. Агенты каждый ход анализируют полное состояние боя — соответствие типов, HP, погоду, условия поля, раскрытую информацию о противнике — и решают, атаковать или сменить покемона, используя структурированные вызовы инструментов.
Ключевые детали
- Вся маршрутизация через LiteLLM с использованием только моделей с бесплатными API-уровнями (Groq, Cerebras, OpenRouter, Google AI Studio).
- Нулевая стоимость инференса при локальном запуске.
- Два режима: Человек против ИИ (игра против бота) и ИИ против ИИ (сражение двух моделей друг с другом).
- Из коробки поддерживается более 15 бесплатных моделей.
- Полная наблюдаемость через Langfuse для просмотра точных вызовов инструментов и рассуждений на каждом ходу.
Особенности архитектуры
Агент использует вызовы инструментов для структурирования решений — вместо простого взаимодействия «запрос-ответ» необработанные данные поля передаются в LLM, которая затем выбирает действия атаки или смены через предопределенные схемы инструментов. Это позволяет рассуждать о сложных состояниях доски, таких как преимущества типов и динамические полевые эффекты.
GitHub Репозиторий
Код и инструкции по настройке: github.com/MohamedMostafa259/pokemon-ai-agent
📖 Читать полный источник: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

Астрикс: Open Source дизайн-система Meta с более чем 150 компонентами, настраиваемая и готовая для AI-агентов
Дизайн-система Astryx от Meta теперь с открытым исходным кодом: более 150 компонентов React/StyleX, CLI-скаффолдинг, поддержка MCP и уже более 13 000 внутренних приложений. Сейчас в бета-версии.

Architor: Инструмент с открытым исходным кодом для фазово-управляемых архитектурных рабочих процессов с использованием Claude Code
Architor — это инструмент с открытым исходным кодом, который структурирует Claude Code в поэтапного архитектурного ассистента с постоянной памятью о проекте. Он организует проектирование системы на этапы оценки требований, принятия архитектурных решений, проектирования компонентов и валидации, отслеживая решения в рабочей области .arch.

Банкир создает инструмент для проверки кредитоспособности с помощью 31 AI-запроса, используя только Claude.
Банкир с 17-летним опытом кредитного андеррайтинга для МСП в Индии открыл исходный код 31 ИИ-промпта, который преобразует визитную карточку в полный отчет по кредитной проверке, сокращая процесс с 3-4 недель до 30 минут. Инструмент был полностью создан через диалог с Claude, без написания кода.

Ошибки парсера LM Studio нарушают вызов инструментов и логику Qwen3.5.
Парсер сервера LM Studio содержит три взаимодействующие ошибки, которые тихо ломают вызов инструментов, портят вывод рассуждений и заставляют модели выглядеть хуже, чем они есть. Проблемы затрагивают модели с рассуждениями, такие как Qwen3.5 и DeepSeek-R1, причём одна ошибка, о которой сообщили более года назад, до сих пор не исправлена.