AI要約ポケモン対戦を事例に、LLMベースのエージェントの性能向上を目指すLong/Short-Term Knowledge Augmented Generationを提案する。Porimonは過去状態と類似タスクの経験要約を活用する仕組みを導入し、正確なダメージ計算を外部APIで補完する。15,000戦の大規模な評価でハイパーパラメータ最適化を実施し、既存手法を上回る結果を示すが、長期的効果の寄与は不確定とする。これらは対戦タスクにおけるLLMの戦略的意思決定支援の一歩となる。

AI要約Pokémon Showdown上での強化学習研究プラットフォーム。人間レベルの対戦AIを学習するためのデータセット（500万以上の実際の対戦記録）とポリシーを提供。

AI要約PokéChampはポケモン対戦を対象とするミニマックス探索をLLMsで強化するエージェントの設計と評価を提案する。Gen 9 OUでの対戦成績と、3百万試合超の実データセットを構築した点を報告する。GPT-4oやLlama 3.1などのLLMを用い、行動サンプリング・対戦相手モデリング・価値関数推定をLLMが代替する枠組みを示す。ポケモン対戦を一般的な多エージェント問題のベンチマークとして活用する研究として位置づけられる。

AI要約PokemonShowdown対戦シミュレータのPythonインターフェース。強化学習エージェント・スクリプト戦術の開発に対応。