基于LLM的辅助作战Agent在多单位即时战略游戏（RTS）中的可行性与实现

地点： 会场5-358

探讨大型语言模型（LLM）在多单位即时战略游戏（RTS）中作为辅助作战 Agent 的可行性及其具体实现方式。不同于传统基于规则或启发式的 AI 系统，基于 LLM 的 Agent 能够通过自然语言理解解析玩家的高层次指令和抽象语言，并将其动态转化为可执行的游戏操作。我们分析了实现过程中的关键问题，包括 玩家语义理解 指令学习理解 游戏结构学习 游戏状态理解 执行内容输出 错误纠正，以及在实时性与准确性权衡中的挑战。