LLMs as Agentic Cooperative Players in Multiplayer UNO

📄 arXiv: 2509.09867v1 📥 PDF

作者: Yago Romano Matinez, Jesse Roberts

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-09-11

💡 一句话要点

利用LLM作为UNO多人游戏中具有能动性的合作玩家

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 人机协作 合作博弈 UNO游戏 智能体 提示工程

📋 核心要点

  1. 现有方法难以让LLM在复杂游戏中作为合作智能体有效辅助人类玩家，缺乏对LLM合作能力的深入探索。
  2. 论文提出使用LLM作为UNO游戏中的合作玩家，通过特定提示策略引导LLM帮助另一玩家获胜。
  3. 实验评估了不同规模LLM在UNO游戏中辅助玩家的能力，发现模型规模对合作效果有影响，但提升有限。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）有望协助人类，不仅通过回答问题，还在各种任务中提供有用的指导。但是这种协助能达到什么程度？基于大型语言模型的智能体能否作为积极的参与者，真正帮助他人实现目标？我们通过让LLM参与UNO纸牌游戏来测试这个问题，要求它不是为了自己获胜，而是帮助另一位玩家获胜。我们构建了一个工具，允许仅解码器的LLM作为智能体参与到RLCard游戏环境中。这些模型接收完整的游戏状态信息，并使用简单的文本提示进行响应，采用两种不同的提示策略。我们评估了从小型（10亿参数）到大型（700亿参数）的模型，并探讨了模型规模如何影响性能。我们发现，虽然所有模型在玩UNO时都能成功超越随机基线，但很少有模型能够显著地帮助另一位玩家。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLM）在多人游戏中作为合作智能体的能力，具体场景是UNO纸牌游戏。现有方法主要关注LLM的单人游戏能力，缺乏对LLM在合作场景下辅助人类玩家的研究，尤其是在需要策略性配合的游戏中。因此，如何让LLM有效地理解游戏状态，并采取行动帮助另一位玩家获胜，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是将LLM作为一个具有能动性的合作玩家，通过特定的提示策略引导LLM理解游戏目标（帮助另一玩家获胜），并根据当前游戏状态选择合适的行动。这种思路的关键在于如何设计有效的提示，使LLM能够理解合作目标，并将其转化为具体的行动策略。

技术框架：整体框架包括三个主要部分：RLCard游戏环境、LLM智能体和提示模块。RLCard提供UNO游戏环境，LLM智能体负责接收游戏状态信息并生成行动指令，提示模块则负责将游戏状态信息转化为LLM可以理解的文本提示。LLM智能体通过文本提示与游戏环境交互，并根据游戏反馈调整行动策略。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM应用于合作游戏场景，并探索了不同的提示策略对LLM合作能力的影响。与传统的强化学习方法不同，论文直接利用LLM的语言理解和生成能力，通过文本提示引导LLM进行游戏，避免了复杂的策略学习过程。

关键设计：论文采用了两种不同的提示策略：一种是直接提示LLM选择最佳行动，另一种是提示LLM分析当前游戏状态并给出建议。模型规模从1B到70B不等，用于评估模型规模对合作效果的影响。实验中，LLM接收完整的游戏状态信息，包括手牌、已出牌和对手信息。LLM的输出是简单的文本指令，例如“play red 7”或“draw card”。

📊 实验亮点

实验结果表明，所有模型在UNO游戏中都能超越随机基线，但只有少数模型能够显著帮助另一位玩家。虽然模型规模的增加对性能有一定提升，但提升幅度有限。这表明，仅仅依靠模型规模的增加可能无法有效提高LLM的合作能力，需要进一步研究更有效的提示策略和训练方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人机协作、智能助手和游戏AI。通过研究LLM在合作游戏中的表现，可以为开发更智能、更具协作能力的AI助手提供借鉴。未来的研究可以探索如何将LLM应用于更复杂的合作场景，例如团队项目管理、医疗诊断等，从而提高人机协作的效率和质量。

📄 摘要（原文）

LLMs promise to assist humans -- not just by answering questions, but by offering useful guidance across a wide range of tasks. But how far does that assistance go? Can a large language model based agent actually help someone accomplish their goal as an active participant? We test this question by engaging an LLM in UNO, a turn-based card game, asking it not to win but instead help another player to do so. We built a tool that allows decoder-only LLMs to participate as agents within the RLCard game environment. These models receive full game-state information and respond using simple text prompts under two distinct prompting strategies. We evaluate models ranging from small (1B parameters) to large (70B parameters) and explore how model scale impacts performance. We find that while all models were able to successfully outperform a random baseline when playing UNO, few were able to significantly aid another player.