Resumen: Hay mucho interés en el uso de grandes modelos previamente capacitados en el diseño automático de juegos (AGD), ya sea a través de la generación de código, activos o conceptualización más abstracta de ideas de diseño. Pero hasta ahora, este interés proviene en gran medida del uso ad hoc de tales modelos generativos bajo supervisión humana persistente. Queda mucho trabajo para mostrar cómo estas herramientas se pueden integrar en tuberías AGD de horizonte de más tiempo, en las que los sistemas interactúan con los motores de juego para probar el contenido generado de forma autónoma. Con este fin, presentamos ScriptDoctor, un sistema de gran modelo de lenguaje (LLM) para generar y probar juegos automáticamente en Puzzlescript, un lenguaje de descripción expresivo pero altamente restringido para juegos de rompecabezas basados en turnos en 2D Gidworlds. ScriptDoctor genera y prueba las ideas de diseño de juegos en un bucle iterativo, donde se utilizan ejemplos de autorización humana para fundamentar la salida del sistema, los errores de compilación del motor PuzzleScript se utilizan para provocar el código funcional y los juegos de juego de juego de los agentes basados en la búsqueda. ScriptDoctor sirve como un ejemplo concreto del potencial de los flujos de trabajo automatizados basados en LLM en la generación de contenido de juegos novedosos.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 9 de junio de 2025.
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