你虽然可能不能生一支足球队，但是可以尝试生一支Agent足球队。🐶

AgentPitch，把多智能体协作放进一块会计分的足球场

AgentPitch 是一个 LLM 驱动的足球模拟器：场上每个球员都是一个 agent，每个 agent 都运行自己的 decide(game_state, player_state, history) 决策函数。策略可以由人写，也可以由大模型生成，并在赛后根据比赛日志继续演化。

它好玩的地方不只是“AI 踢球”。足球天然是一个多智能体实验场：局部视野、实时移动、队友协作、对抗策略、空间控制，全都挤在一个可视化环境里。AgentPitch 把这些东西做成了可跑、可复盘、可迭代的沙盒。

技术上，它支持 Python / JavaScript / Rust 策略，生成代码放进 sandbox 执行；比赛由 tick engine 推进，赛后再把 match log 喂回 LLM，让策略升级。这比“几个 agent 互相聊天”更接近真实协作：策略必须在环境里承担后果。

如果以后 agent benchmark 要从问答走向行动，游戏场会是很好的过渡带。足球场不是玩具，是低风险的组织智能风洞。

🔗 GitHub：http://t.cn/AXJOc6Wp（项目）

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