SwarmBrain：通过LLM实现实时战略游戏星际争霸II的具身智体_swarmbrain:通过llm实现实时战略游戏星际争霸ii的具身智体

24年1月BMW的论文“SwarmBrain: embodied agent for real-time strategy game starcraft ii via large language models”。

SwarmBrain是一种在《星际争霸II》中利用LLM实现实时战略的嵌入式智体。SwarmBrain由两个关键组成部分组成：1）Overmind 智能矩阵由LLM提供支持，旨在从高层角度协调宏观战略。这个矩阵模拟虫族（Zerg）智能大脑的总体意识，综合了战略远见，目的是分配资源、指挥扩张和协调多管齐下的攻击。2） Swarm ReflexNet，它与Overmind 智能矩阵的谨慎计算相对应。由于LLM推理中固有的延迟，Swarm ReflexNet采用了条件响应状态机框架，能够为基本Zerg单元机动提供快速的战术响应。

实验中SwarmBrain控制着Zerg与计算机控制的人族（Terran）对手进行对抗。实验结果表明，SwarmBrain有能力进行经济扩张、领土扩张和战术制定，并表明SwarmBraine有能力在不同难度的电脑玩家面前取得胜利。

暴雪娱乐公司（Blizzard Entertainment）于2010年推出的《星际争霸II》是一款实时战略（RTS）游戏，在游戏界引起了极大的关注。标准游戏比赛的参与者有机会参与战略比赛，同时扮演三个不同种族之一的角色：人族（Terran）、虫族（Zerg）和神族（Protoss）。

《星际争霸II》独特的游戏机制和复杂的战略深度使其成为AI发展的强大实验平台，使其成为技术和AI研究领域相当感兴趣的主题。普通玩家通常保持每分钟动作数（APM）100左右，而更高级的玩家则达到200以上。激烈游戏中玩家APM至300-400并不罕见，相当于每秒5～6个命令。最先进的LLM处理中固有的延迟阻碍了它们在竞争性的《星际争霸II》等高度时间敏感的环境中的直接应用，因此需要新方法来调整这些模型，跟上游戏的紧迫性。

如图所示是SwarmBrain和星际争霸II环境之间的相互作用。环境观测通过python-s2API接口获取，该接口将游戏状态信息导入Overmind 智能矩阵和Swarm ReflexNet。由于所获得的游戏状态信息包含全面而复杂的游戏内状态信息，因此“选择性提取”功能仅收集相关数据。随后，这些提取的数据经过一系列数学计算，提取必要的参数。生成的精炼信息随后被封装到自然语言中，作为Overmind 智能矩阵的输入。Overmind智能矩阵基于LLM，处理自然语言数据，为Swarm ReflexNet制定战略指令。Swarm ReflexNet反过来利用这些观测信息为虫族（Zerg）单元执行类似条件反射的基本决策。

如图所示是Overmind 智能矩阵的总体框架。它被设想为一个复合系统，包括四个不同但相互关联的组成部分：Overmind大脑 、基于文本记忆系统、SC2大脑和命令中心。每个组件都设计有专门的功能，使矩阵能够进行高维度的战略操作。

以下讨论Swarm ReflexNet的状态机示例，其特征是具有代表性的虫族单位，如无人机（Drone）、霸王（ Overlord ）和虫灵（ Zergling ）。

如图所示，当面对不同的场景时，Drone的状态转换。Drone有三种不同的状态： Gather（默认）状态、Attack状态和Flee状态。这些状态在三个特定条件下是可互换的——条件A（）、条件G（）和条件F（）。

与Drone相比，OverLord的状态转换明显更简单，其实现是《星际争霸II》框架固有的。OverLord的状态机由两个主要状态组成：Idle状态（默认）和Flee状态，这两个状态由两个特定条件控制：条件F（）和条件I（）。

对于Zerg的主要进攻单元，如Zergling、Roach、Hydralisk等，Zerg战斗单位的状态转换图有相似之处。Zerling的状态机如图所示。Zerling在三种状态下运行：Idle状态（默认）、Attack状态和Flee状态，转换由三个不同的条件决定：条件A（）、条件I（）和条件F（）。