论文：LLM 研究智能体自研出媲美顶尖玩家的炉石战棋 AI
一篇新论文提出 AutoTavern，一套由 LLM 研究智能体组成的自我改进系统。智能体在 20 天内构建了炉石传说酒馆战棋的完整模拟器 TavernGym，并训练出可自主在天梯对战的 TavernAgent，其公开榜单成绩超过服务器排名前十的玩家。论文还发布含 960 个任务的 TavernBench 基准，显示智能体构建系统的能力远超其自身对局能力。
要点速览
- 01AutoTavern由LLM研究代理组成，共享研究记忆、设验证门槛，并用真实对局闭环改进
- 0220天内构建TavernGym，首个覆盖全部卡牌的忠实游戏复现，并交付23版TavernAgent
- 03TavernAgent天梯分数从6000升至约15000，最近20局平均名次1.60、80%第一，优于前十玩家（2.34、59%）
- 04TavernBench含40场景960任务：TavernAgent答题91%，前沿LLM最高63%；决策0.03秒对比最长26秒
- 05结论：LLM代理更擅长构建系统而非亲自玩游戏
影响
对关注AI代理能力边界的研究者和开发者有参考价值，展示了LLM代理自主完成复杂工程研究的可行性。
原文来自 Hugging Face 每日论文，版权归原作者所有。中文标题和摘要由 AI 根据原文自动生成，可能有误，请以原文为准。