Large Language Models as Pokémon Battle Agents: Strategic Play and Content Generation

📄 arXiv: 2512.17308v1 📥 PDF

作者: Daksh Jain, Aarya Jain, Ashutosh Desai, Avyakt Verma, Ishan Bhanuka, Pratik Narang, Dhruv Kumar

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-12-19

备注: Under Review

💡 一句话要点

利用大型语言模型作为宝可梦对战智能体，实现策略博弈与内容生成

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 宝可梦对战 策略决策 游戏AI 内容生成

📋 核心要点

  1. 现有宝可梦对战智能体依赖预编程逻辑或强化学习，缺乏灵活性和泛化能力。
  2. 本文提出利用大型语言模型直接进行策略决策，无需领域特定训练，模拟人类战略思维。
  3. 实验表明，LLM能够作为动态游戏对手，并具备生成游戏内容的能力，胜率和决策效率可观。

📝 摘要（中文）

本文探索了大型语言模型（LLMs）在宝可梦对战中的应用，这是一个评估LLM战略决策能力的独特测试平台。宝可梦对战需要推理属性克制关系、统计权衡和风险评估，这些技能与人类的战略思维相似。本文研究了LLM是否可以作为合格的对战智能体，既能做出战术上合理的决策，又能生成新颖且平衡的游戏内容。我们开发了一个回合制宝可梦对战系统，其中LLM根据战斗状态选择招式，而不是预先编程的逻辑。该框架捕捉了宝可梦的关键机制：属性克制倍率、基于属性值的伤害计算和多宝可梦队伍管理。通过对多种模型架构的系统评估，我们测量了胜率、决策延迟、属性对齐准确性和token效率。结果表明，LLM无需特定领域的训练即可充当动态游戏对手，为回合制战略游戏提供了一种替代强化学习的实用方法。战术推理和内容创建的双重能力使LLM既可以作为玩家又可以作为设计者，对交互式娱乐中的程序生成和自适应难度系统具有重要意义。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何让AI在复杂的策略游戏中做出合理的决策，并生成游戏内容。现有方法，如预编程规则或强化学习，存在泛化能力差、训练成本高等问题，难以适应游戏规则的变化和新内容的生成。宝可梦对战是一个很好的测试平台，因为它需要考虑属性克制、数值计算和风险评估等多种因素。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的强大推理能力和泛化能力，直接根据游戏状态进行决策，而无需进行特定领域的训练。通过将游戏状态作为LLM的输入，并让LLM输出相应的行动，可以模拟人类玩家的决策过程。此外，LLM还可以用于生成新的宝可梦、招式等游戏内容。

技术框架：整体框架包含一个回合制宝可梦对战系统和一个LLM决策模块。对战系统负责模拟游戏环境，包括宝可梦属性、招式效果、伤害计算等。LLM决策模块接收当前游戏状态作为输入，输出下一步行动（选择招式或更换宝可梦）。框架主要包含以下阶段：1. 状态编码：将游戏状态（包括宝可梦属性、剩余血量、天气等）编码为LLM可以理解的文本格式。2. LLM推理：将编码后的状态输入LLM，LLM根据当前状态生成下一步行动的文本描述。3. 行动解码：将LLM输出的文本描述解码为游戏可以执行的行动指令。4. 状态更新：根据执行的行动更新游戏状态，进入下一回合。

关键创新：最重要的技术创新点在于直接利用LLM进行策略决策，而无需进行特定领域的训练或强化学习。这与传统的游戏AI方法有本质区别，传统方法通常需要大量的游戏数据进行训练，而LLM则可以利用其预训练的知识进行泛化。此外，LLM还具备生成游戏内容的能力，可以自动生成新的宝可梦、招式等，从而降低游戏开发成本。

关键设计：论文中关键的设计包括：1. 状态编码方式：如何将游戏状态有效地编码为LLM可以理解的文本格式，需要考虑信息的完整性和简洁性。2. LLM的选择：选择合适的LLM架构和规模，需要在性能和计算成本之间进行权衡。3. 行动解码方式：如何将LLM输出的文本描述准确地解码为游戏可以执行的行动指令，需要考虑行动的有效性和安全性。4. 评估指标：设计合适的评估指标来衡量LLM的性能，包括胜率、决策延迟、属性对齐准确性和token效率。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在宝可梦对战中表现出良好的策略决策能力，无需特定领域训练即可达到可观的胜率。不同模型架构的性能存在差异，但均能有效利用属性克制关系。此外，LLM还能够生成符合游戏规则和平衡性的新内容，例如新的宝可梦和招式，展示了其在游戏内容生成方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于游戏AI开发，特别是回合制策略游戏，降低开发成本，提升AI的智能水平和泛化能力。此外，LLM生成游戏内容的能力，为程序化内容生成和自适应难度系统提供了新的思路，有望提升玩家的游戏体验。该技术还可能扩展到其他需要策略决策的领域，如军事模拟、金融交易等。

📄 摘要（原文）

Strategic decision-making in Pokémon battles presents a unique testbed for evaluating large language models. Pokémon battles demand reasoning about type matchups, statistical trade-offs, and risk assessment, skills that mirror human strategic thinking. This work examines whether Large Language Models (LLMs) can serve as competent battle agents, capable of both making tactically sound decisions and generating novel, balanced game content. We developed a turn-based Pokémon battle system where LLMs select moves based on battle state rather than pre-programmed logic. The framework captures essential Pokémon mechanics: type effectiveness multipliers, stat-based damage calculations, and multi-Pokémon team management. Through systematic evaluation across multiple model architectures we measured win rates, decision latency, type-alignment accuracy, and token efficiency. These results suggest LLMs can function as dynamic game opponents without domain-specific training, offering a practical alternative to reinforcement learning for turn-based strategic games. The dual capability of tactical reasoning and content creation, positions LLMs as both players and designers, with implications for procedural generation and adaptive difficulty systems in interactive entertainment.