RuleSmith: KI-gestützte Automatisierung des Game Balancings

Das neue Forschungsprojekt RuleSmith löst seit langem bestehende Probleme im Game Balancing, indem es die Rechenkraft mehrerer Large Language Models (LLMs) nutzt. Durch die Kombination eines Spiel-Engines, selbstspielender LLM-Agenten und Bayesianischer Optimierung wird ein automatisierter Balancing-Prozess geschaffen, der ohne manuelles Tuning auskommt.

RuleSmith arbeitet mit einem mehrdimensionalen Regelraum, in dem Parameter wie Wirtschaftssysteme, Produktionsregeln und Kampfmechaniken variiert werden können. Die LLM-Agenten lesen die Spielregeln und den aktuellen Spielzustand, führen Aktionen aus und bewerten anschließend Balance-Metriken wie die Gewinnrate. Dabei werden schnelle Simulationen genutzt, um die Auswirkungen von Regeländerungen zu messen.

Um die Suche im Parameterraum effizient zu gestalten, integriert RuleSmith Bayesianische Optimierung mit adaptivem Sampling. Erfolgreiche Kandidaten erhalten mehr Spielsimulationen für präzise Bewertungen, während explorative Kandidaten weniger Spiele spielen, um die Suche zu beschleunigen. Experimente mit dem vereinfachten Civilization‑ähnlichen Spiel CivMini zeigen, dass RuleSmith zu hochgradig ausgeglichenen Konfigurationen führt und gleichzeitig nachvollziehbare Regelanpassungen liefert, die direkt in bestehende Spielsysteme übernommen werden können.

Die Ergebnisse demonstrieren, dass LLM‑Simulationen ein leistungsfähiger Ersatz für manuelle Balancing‑Tests darstellen und damit die Entwicklung komplexer Mehrspieler‑Umgebungen erheblich beschleunigen können.