We present Adaptive Command, a novel framework integrating large language models (LLMs) with behavior trees for real-time strategic decision-making in StarCraft II. Our system focuses on enhancing human-AI collaboration in complex, dynamic environments through natural language interactions. The framework comprises: (1) an LLM-based strategic advisor, (2) a behavior tree for action execution, and (3) a natural language interface with speech capabilities. User studies demonstrate significant improvements in player decision-making and strategic adaptability, particularly benefiting novice players and those with disabilities. This work contributes to the field of real-time human-AI collaborative decision-making, offering insights applicable beyond RTS games to various complex decision-making scenarios.


翻译:我们提出了“自适应指挥”这一新颖框架,它将大型语言模型与行为树相结合,用于《星际争霸II》中的实时战略决策。我们的系统侧重于通过自然语言交互,在复杂动态环境中增强人机协作。该框架包含:(1) 一个基于LLM的战略顾问,(2) 一个用于动作执行的行为树,以及(3) 一个具备语音功能的自然语言接口。用户研究表明,该系统显著提升了玩家的决策能力和战略适应性,尤其有益于新手玩家及残障人士。这项工作为实时人机协同决策领域做出了贡献,其见解可超越即时战略游戏,适用于各种复杂的决策场景。

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