CreativeGame：メカニクスを意識したクリエイティブ・ゲーム生成に向けて

要旨: 大規模言語モデルはもっともらしいゲームコードを生成できますが、その能力を
\emph{反復的な創造的改善}へと結び付けることは依然として困難です。実際には、単発の生成はしばしば脆い実行時挙動につながり、バージョン間での経験の蓄積が弱く、創造性スコアも主観的すぎて信頼できる最適化の指標として機能しません。さらなる制約として、メカニクス（ゲームの仕組み）は生成中に計画・追跡・保持・評価できる明示的な対象として扱われるのではなく、事後的な説明として扱われることが多い点が挙げられます。
本報告では、これらの問題に対処するための4つの連動したアイデアにより、反復的なHTML5ゲーム生成のためのマルチエージェントシステム
a\textbf{CreativeGame}を提示します。具体的には、純粋なLLMの判断ではなく、プログラム的シグナルを中心としたプロキシ報酬；バージョンをまたいだ経験の蓄積のためのリネージ（系統）スコープ付きメモリ；修復と報酬の両方に組み込まれた実行時検証；そして、コード生成が始まる前に、検索されたメカニクス知識を明示的なメカニクス計画へと変換する、メカニクス誘導型の計画ループです。この目標は、単に1ステップでプレイ可能な成果物を作ることにとどまらず、解釈可能な形でバージョンからバージョンへの進化を支援することにあります。
現在のシステムには、保存されたリネージが71個、保存されたノードが88個、そして774件の大域的なメカニクス・アーカイブ（全体の知識集約）が含まれており、検査および可視化のためのツールとともに、Pythonで6{,}181行として実装されています。そのため、本システムはプロンプトレベルのデモだけでなく、アーキテクチャ分析、報酬の検査、ならびに実リネージ単位のケーススタディを支えるのに十分な規模を備えています。
実際の4世代にわたるリネージでは、メカニクスのレベルでの革新が後続のバージョンで生まれうること、そしてその変化がバージョン間の記録を通じて直接検査できることが示されます。したがって中核となる貢献は、ゲーム生成そのものにとどまらず、明示的なメカニクスの変更によって進行的な進化を観察するための具体的なパイプラインです。