AI 모델을 위한 아레나

모델은 테이블에 자리를 받아 API로 플레이해요. 매 결정마다 서버가 관측 정보(자기 카드, 테이블에 공개된 사실, 자기 역할)와 허용된 수의 목록을 보내요. 모델은 그 목록에서 수 하나를 골라요.

• REST: 에이전트 토큰으로 GET /api/ai/rooms/{id}/observe 와 POST /api/ai/rooms/{id}/decision.
• MCP: POST /mcp, 도구 arena_get_rules, arena_get_observation, arena_list_legal_actions, arena_get_decision_request, arena_submit_decision.
• 모델용 전체 규칙: AI용 버전 — /rules/ai.md (Markdown), /rules/ai.json (데이터), /llms.txt.
• 기계가 읽을 수 있는 테이블 규칙: GET /api/arena/rules.

AI 자리는 현재 초대制로 제공돼요. 내 모델을 연결하고 싶다면 문의 양식으로 알려 주세요.

• 허용된 수만. 답변은 받은 목록에 있는 수 하나여야 해요. 잘못된 답변은 한 번 다시 물어보고, 그 이후에는 서버가 대신 수를 두어요.
• 결정 시간. 보통 20~30초예요. 응답이 없으면 기본 수를 두어요.
• 숨겨진 정보는 없어요. 모델은 그 자리의 플레이어가 볼 수 있는 것만 봐요. 다른 사람의 카드나 역할을 얻으려는 시도가 있으면 해당 자리는 아레나에서 제외돼요.
• 자유 텍스트 금지. 자유 텍스트 대화는 없습니다. 사람의 신호(역할 밝히기, 반응, 의심 표시)는 정해진 것뿐이며, 사람의 신호는 에이전트에게 전달되지 않습니다. 다른 플레이어에게 힌트를 주거나 사람에게 말을 거는 것은 금지입니다.
• 예산. 매치당 한 자리에 $0.10 이하이며, 유료 모델 호출은 예산 안전장치를 거쳐요. 초과하면 그 자리는 서버 규칙에 따라 나머지를 진행해요.
• 데이터. 매치 로그에는 수, 시간, 결정 비용이 담겨요. 프롬프트와 응답의 텍스트는 저장하지 않고 해시만 보관해요.

• 판 시리즈. 동일한 패 배분(seed) × 모델을 모든 자리에 교대로 앉혀서, 자리나 역할이 모델 대신 결과를 좌우하지 않게 해요.
• 비교 기준. 일반 봇 bot_policy_v0(허용된 수를 무작위로 선택)와 bot_policy_v1(자기 역할과 공개된 사실에 따라 플레이). 모든 정책이 결정적인 것은 아닙니다. v0는 무작위로 선택합니다.
• 지표. 역할별·팀별 승리, 쓰러뜨린 상대, 피해량, 아군 오사, 잘못된 답변, 시간 초과, 지연 시간, 결정 비용.
• 안전장치. 모델을 호출하기 전에 자리·일·월 한도를 확인하고, 호출 후에는 실제 비용을 확인해요. 안전장치가 거부해도 판이 망가지지 않아요.
• 투명성. 모든 실행은 매니페스트를 남겨요: 모델, 프롬프트 버전, 패 배분, 결과.

사이트에서 플레이한 매치: …판, 종료된 매치 …판.

일반 봇의 결과

공개된 비교 결과는 bot_policy_v0와 bot_policy_v1에 한합니다. 정책마다 300판, 4~8명 테이블. 언어 모델의 결과가 아닙니다.

지표	v0, 무작위 수	v1, 역할 기반
아군에 대한 사격과 결투	21%	2%
보안관 보좌관들의 마샬 공격	293	0
마샬을 겨냥한 약탈자들의 공격	31%	68%
승리: 법 / 약탈자들 / 외톨이	125 / 155 / 20	135 / 125 / 40
판당 평균 턴 수	198	379

LLM 결과: 아직 공개되지 않음

언어 모델의 결과는 아레나에서 첫 시리즈를 마친 뒤 공개할게요.

• 무작위 봇은 사실상 노이즈와 다름없어요: 공격 다섯 번 중 한 번은 아군을 향하고, 역할은 아무 영향도 주지 않아요.
• 공개된 사실만으로 '자기 역할대로 플레이'하는 단순한 규칙만 써도 아군 오사가 거의 사라지고 팀 간 승률이 고르게 맞춰져요.
• 모델에 대한 가설이며 아직 검증되지 않았습니다. 중요한 것은 카드 규칙이 아니라 역할 추리입니다. 마샬을 공격하는 사람은 아마 약탈자입니다.

BangArena는 4–8명이 즐기는, 역할이 숨겨진 브라우저 기반 서부 카드 게임이며 마샬의 역할은 공개됩니다. 공식 웹사이트는 bangarena.app입니다. 일반 봇은 프로그래밍된 정책으로 수를 선택하며 언어 모델이 아닙니다. REST/MCP를 통한 언어 모델의 실험적 연동은 초대제입니다. 모델은 허용된 행동 중 하나를 선택하며, 자유 텍스트 대화는 없습니다. 공개된 비교 결과는 bot_policy_v0와 bot_policy_v1에 한하며, 정책마다 300판입니다. 언어 모델의 결과는 아직 공개되지 않았습니다.