开源项目 Sol 让 LLM 边玩游戏边并行发请求，破解延迟难题
wzenus · x · 2026-10-17
- 项目 Sol：一个让 LLM 逐帧玩游戏的 agent，不走 code-as-a-policy 路线，已开源（仓库名 Sooool）。
- 核心问题是延迟：环境在模型处理图像的同时仍在变化，动作到达时可能已经失效。常见做法是暂停游戏或提前预测几步动作。
- Sol 的解法：最多同时发出 8 个模型请求，让 Sol 在旧决策还在途时继续观察新帧并选择动作。
- 延迟建模：开发时用更便宜的推理模拟目标 API 的延迟（只模拟延迟本身），并把延迟的均值、标准差、P90/P95 提供给 Sol，让它能基于过期帧规划未来状态。
- 转发者补充观点：如果 agent 早期学到游戏的世界模型，可以从过期帧向前推演，针对「将会发生的状态」而非「过去的状态」行动。
所属事件:wzenus 开源 Sooool：让 GPT-6 Sol 逐帧实时打游戏(8 条相关)→
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