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RuleSmith框架：多智能体LLM自动化游戏平衡

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AI 综述

Ziyao Zeng等研究者发布RuleSmith框架及CivMini概念验证，旨在实现游戏平衡的自动化优化。该框架将多智能体LLM自博弈与基于代理的优化相结合，在参数化规则空间内进行搜索。 在技术实现上，RuleSmith通过LLM代理解读规则书生成动作，并利用高斯过程贝叶斯优化在12个可调参数空间中寻找均衡配置。多次实验表明，该框架能够找到接近50%胜率的对局设置，初步验证了其在自动平衡游戏方面的可行性。

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最新进展10月22日 12:00
RuleSmith：用于自动化游戏平衡的多智能体 LLM 框架

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月22日
  1. arXiv · ML
    RuleSmith：用于自动化游戏平衡的多智能体 LLM 框架

    RuleSmith 框架结合多智能体 LLM 自博弈与基于代理的优化，实现自动化游戏平衡。 该框架通过 LLM 代理解读规则书生成动作，利用高斯过程贝叶斯优化在 12 个可调参数空间中寻找均衡配置，多次实验显示其能找到接近 50% 胜率的对局设置。

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