Can LLMs Play Ô Ăn Quan Game? A Study of Multi-Step Planning and Decision Making

📄 arXiv: 2507.03711v3 📥 PDF

作者: Sang Quang Nguyen, Kiet Van Nguyen, Vinh-Tiep Nguyen, Thanh Duc Ngo, Ngan Luu-Thuy Nguyen, Duy-Dinh Le

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-04 (更新: 2025-07-09)

备注: Accepted paper at MAPR 2025

💡 一句话要点

利用大型语言模型评估多步规划与决策能力：以越南传统棋类游戏Ô Ăn Quan为例

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

关键词: 大型语言模型 多步规划 决策制定 棋类游戏 智能体 Llama-3 策略评估

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效评估LLMs在复杂、动态环境下的多步规划和决策能力。
  2. 论文提出利用越南传统棋类游戏Ô Ăn Quan作为测试平台，评估LLMs在不同策略下的表现。
  3. 通过实验分析不同规模的Llama-3模型在Ô Ăn Quan游戏中的表现，揭示其推理和策略能力的优缺点。

📝 摘要（中文）

本文通过越南传统棋类游戏Ô Ăn Quan，探索大型语言模型（LLMs）的规划和决策能力。该游戏涉及一系列战略性的棋子移动和捕获，为评估LLMs的决策和战略能力提供了一个独特的环境。具体来说，我们开发了从激进到防御等不同性格的智能体，并将Ô Ăn Quan游戏作为测试平台，以评估LLMs在不同策略下的表现。通过对Llama-3.2-3B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct和Llama-3.3-70B-Instruct等模型的实验，我们旨在了解这些模型如何执行战略决策、规划行动和管理动态游戏状态。实验结果将有助于深入理解LLMs在推理和策略方面的优势和劣势，从而更深入地了解其通用能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有评估LLM决策能力的方法通常侧重于静态或简单的环境，难以有效评估LLM在复杂、动态环境下的多步规划和决策能力。Ô Ăn Quan游戏提供了一个动态、策略性的环境，但如何将其转化为评估LLM能力的有效测试平台是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是将LLM作为智能体，通过在Ô Ăn Quan游戏中进行博弈来评估其决策能力。通过设计不同性格（例如激进型、防御型）的智能体，并观察LLM在不同策略下的表现，从而更全面地了解LLM的推理和规划能力。选择Ô Ăn Quan是因为其规则简单但策略性强，适合作为评估LLM战略能力的测试床。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) Ô Ăn Quan游戏环境的构建，包括游戏规则的定义和状态表示；2) 基于LLM的智能体设计，包括不同性格的智能体；3) 实验流程设计，包括LLM与智能体对弈，记录游戏过程和结果；4) 结果分析，评估LLM在不同策略下的表现。

关键创新：该研究的关键创新在于将传统的棋类游戏Ô Ăn Quan作为评估LLM多步规划和决策能力的测试平台。与以往侧重于静态或简单环境的评估方法不同，该方法能够更有效地评估LLM在动态、策略性环境下的表现。此外，通过设计不同性格的智能体，可以更全面地了解LLM在不同策略下的适应能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用Llama-3系列模型（3B、8B、70B）作为智能体；2) 设计不同性格的智能体，例如激进型和防御型，通过调整LLM的prompt来实现；3) 定义评估指标，例如胜率、平均游戏步数等；4) 对游戏过程进行记录和分析，以便深入了解LLM的决策过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验评估了Llama-3系列模型在Ô Ăn Quan游戏中的表现。实验结果表明，更大规模的模型（如70B）在策略规划和决策方面表现更好。不同性格的智能体对LLM的挑战程度不同，防御型智能体更能有效地评估LLM的策略能力。具体性能数据未知，但实验结果为理解LLM在复杂环境下的决策能力提供了有价值的 insights。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括游戏AI、机器人控制、自动驾驶等需要多步规划和决策的领域。通过更深入地了解LLM的决策能力，可以开发出更智能、更可靠的AI系统。此外，该研究提出的评估方法也可以应用于其他复杂任务，为评估和改进LLM的性能提供参考。

📄 摘要（原文）

In this paper, we explore the ability of large language models (LLMs) to plan and make decisions through the lens of the traditional Vietnamese board game, Ô Ăn Quan. This game, which involves a series of strategic token movements and captures, offers a unique environment for evaluating the decision-making and strategic capabilities of LLMs. Specifically, we develop various agent personas, ranging from aggressive to defensive, and employ the Ô Ăn Quan game as a testbed for assessing LLM performance across different strategies. Through experimentation with models like Llama-3.2-3B-Instruct, Llama-3.1-8B-Instruct, and Llama-3.3-70B-Instruct, we aim to understand how these models execute strategic decision-making, plan moves, and manage dynamic game states. The results will offer insights into the strengths and weaknesses of LLMs in terms of reasoning and strategy, contributing to a deeper understanding of their general capabilities.