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要約ポケモン対戦をミニマックスアルゴリズムとLLMで実装した対戦AI。複数LLMバックエンド対応。

AI要約Pokemon Redの強化学習環境。PyBoyエミュレータを活用し、報酬設定、ハイパーパラメータ調査、マルチノード並列実行などの実装。

AI要約強化学習エージェントで Pokemon Red をプレイさせる実験的実装。Python + TensorBoard で訓練・可視化、実ゲーム仕様に基づく環境構築。

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。