Comment j'enseigne aux LLM à jouer à BattleTech (Partie 1) : architecture, agents et outils

Cet article est la première partie d'une série sur la création d'un bot BattleTech alimenté par LLM. 👉 Partie 2 : Construire un serveur et des agents MCP en C# (à venir)

À quoi s'attendre

Voici comment la série est structurée :

Partie 1. Théorie et architecture

1. Introduction
2. Présentation de l'architecture MakaMek
3. Comment les modèles LLM utilisent les outils

Partie 2. Mise en œuvre pratique

1. Création d'un serveur MCP pour interroger l'état du jeu
2. Création d'agents avec Microsoft Agent Framework
3. Donner aux agents des outils
4. Conclusion

Introduction

De nos jours, il semble y avoir une tendance à résoudre presque tous les problèmes avec une solution impliquant l’utilisation d’agents d’IA. "Il n'y a pas assez d'IA dans ce rapport", ou "cette proposition est géniale, mais où sont vos agents IA ?" c'est quelque chose que j'entends fréquemment. Mais sommes-nous vraiment censés utiliser l’IA pour résoudre tous les problèmes ? Je trouve la technologie extrêmement utile pour de nombreux cas d’utilisation, mais en même temps, il existe de nombreux cas où l’automatisation traditionnelle reste une option valable.

Pour illustrer cela, je souhaite décrire comment, après avoir construit un robot basé sur des règles pour mon projet familier MakaMek (qui est une implémentation informatique d'un jeu de guerre tactique au tour par tour BattleTech), j'ai décidé d'aller plus loin et de créer également un robot ...
[Courte citation de 8% de l'article original]