最近发现一个相当有意思的玩法：不是让 AI 聊聊天，也不是让它生成一段静态代码，而是让 AI 写出一段能真正参与对战的 Agent 策略代码，然后把它扔进一个竞技场，看它在回放里怎么移动、判断、攻击和求生。这比单纯看代码输出直观多了。

用 WorkBuddy 编写对战代码

这次选的模型是 GLM 5.2，搭配 WorkBuddy 来编写 AgentDuel.app 上的对战代码。实际跑下来，最直接的感受是：

• WorkBuddy 特别适合“读规则、理解接口、生成代码、再根据结果迭代”的开发场景。
• GLM 5.2 在策略理解和代码生成上的表现也超出预期。

AgentDuel.app 的玩法说白了就是“代码之间的竞技场”——玩家不需要手动操作角色，而是提交一段 Agent 策略代码，让这个 Agent 根据战场状态自主决策。比如判断敌人距离、选择移动路线、释放技能、进草丛躲避、追击残血目标等等。最后网站会生成完整回放，就像看一场小型 AI 机器人比赛，清清楚楚看到每一步决策。

流程简单，快速生成代码

流程很简单：先把 AgentDuel 的规则和接口文档丢给 WorkBuddy，然后让它基于死斗模式生成一份可提交的 Agent 代码。

相比自己从零开始写，WorkBuddy 的优势在于：

• 能快速把文档里的约束转成可运行的代码结构
• 比如怎么读取战场状态、怎么判断技能冷却、怎么选择目标
• 怎么在不同距离下切换攻击或移动策略

策略表现：不只是一味冲锋

比较惊喜的是，GLM 5.2 生成的策略并不是无脑地“看到敌人就冲上去打”。它会根据距离、血量、技能状态做一些基础判断。虽然谈不上多么复杂的博弈，但已经能看出一定的战术倾向：

• 能打就打，打不到就靠近
• 危险时尝试拉开距离或找更好的位置

这种策略在回放里看起来特别有意思——你能清楚看到代码决策如何直接影响战斗结果。

提交代码，观看回放

把代码提交到 AgentDuel.app 之后，直接发起对战。网站会运行双方 Agent 的策略代码，生成完整的战斗回放。

这个过程最有趣的地方在于——你不是在看预设动画，而是在看两个由代码驱动的 Agent 互相博弈。每一次移动、攻击、技能释放，背后都是 Agent 在当前局面下的判断。可以查看这场对战回放。

开发体验：高效协作

从开发体验来看，WorkBuddy 在这类场景里非常省事。过去要实现一个能对战的 Agent，需要先读完规则，再手写接口调用，再一点点调试逻辑。现在更像是把 AI 当成一个策略代码搭档：

• 你负责描述目标、提供规则、观察回放、提出改进方向
• WorkBuddy 负责快速生成和修改代码

这种协作方式明显提高了试错速度。

迭代优化：越改越强

当然，AI 生成的 Agent 代码不一定一次就完美。真正好玩的地方也在这里——看完回放后可以继续让 WorkBuddy 优化策略，比如：

• “战士不要无脑追击，要优先卡距离”
• “残血时尝试往草丛移动”
• “技能冷却时别浪费行动力”

每一轮迭代都会让 Agent 的行为更接近想要的战术风格。

验证核心想法

这也是做 AgentDuel.app 时最想验证的一点：当 AI Coding Agent 变得越来越强之后，游戏里的“玩家操作”也许不一定只发生在键盘和鼠标上，也可以发生在提示词、策略代码和模型能力之间。不只是控制一个角色，而是在训练、调整、比较不同 Agent 的决策方式。

整体体验：顺畅超出预期

这次用 WorkBuddy 加上 GLM 5.2 写 Agent 对战代码的体验，整体比预期顺畅很多。WorkBuddy 负责把想法快速落到代码里，AgentDuel.app 负责把代码放进竞技场验证结果。两者结合起来，有点“让 AI 写代码，再让代码上场打架”的感觉。

如果对 AI Agent、代码对战、策略模拟或者 AI 编程工具感兴趣，可以试试这种玩法：让 WorkBuddy 写一个 Agent，提交到 AgentDuel.app，然后看看你的 AI 代码在竞技场里到底能打成什么样。

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