- 哈哈2026-05-07
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容：
- 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是
- 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是
- 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是
- 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是
- 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是
以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出
github.com
GitHub - chenhaha99/OpenArma
通过在 GitHub 上创建帐户来为 chenhaha99/OpenArma 开发做出贡献。
向大家介绍我开发的用于军事的AI助手：
项目涉及到的内容除了展示-LLM在军事部署上会产生什么思路外，也包含了LLM运用于游戏的内容。因为我不是川普，不能发起军事行动来测试，所以通过Arma Reforger这个军事游戏来进行效果演示。这样我们就不单可以看到文字对话，还能看到LLM为游戏中的班组下达命令，而班组执行过程也是实时与LLM交互，LLM根据实况调整命令，围绕任务目标为班组下达命令。
人类将信息抽象成地图，通过阅读地图就可以获取大量信息。LLM在这里是相反的，这里通过大量零散原始信息转为LLM便于理解和获取的高密度信息。项目里面有个地图板块，就是根据很基础的实体信息（每个模型的三维大小，坐标等）进行绘制的，很直观的展示数据的精细程度“既然可以绘制人类可阅读的，自然可以统计为LLM可使用的高密度信息”。
本来写了很长的介绍，后面交给生图，转成上面可以快速了解的图片，避免大家阅读长文~~
希望我们可以共同学习，在这里找到价值。学AI！上L站！
项目叫 OpenArma ，欢迎大家的Star、Fork、交流！
完整代码在Github 查看代码
演示视频在Bilibili 查看视频 （视频时长20分钟）
在线演示 查看网站 & 对话分享（网站5.20到期）
主楼 - purplespeed2026-05-07
有点东西啊, 很有意思的项目, 军事推演, 支持一下
- 孟浩浩2026-05-07
网站服务器内部错误了，佬检查一下看看啥问题？
- 小卒过河就是車2026-05-07
演示网站，登录不了，密码和google都不行
- luzhishen2026-05-07
很好奇在这方面哪个模型能力突出一些
- 哈哈2026-05-07
@chaoticjoy @meng_hao_hao 可以用测试账号试试
账号：test
密码：test123
系统演示需要连接到Arma，所以不搭配Arma的话，只能进行对话，不能看到Agent控制班组。对话可以看对话分享，这个不必登录。
登录后除了使用正常的LLM交互外，还有一个有意思的是上面提到的地图板块~
- 时牧2026-05-07
- 哈哈2026-05-07
我的模型使用历程是
1、Deepseek v3.2 （基本不主动调用工具）
2、GPT 5.2
3、OPUS 4.6
4、GPT 5.5 （触发提示不支持此类用法）
5、Deepseek v4
指令是针对指挥层面的，但是实操是每个步兵，所以个人技能（枪法、身法）也是会影响最后效果的，根据任务目标不同，地形不同，很难有一个公平的对抗环境。
但是从过程来看，只要大模型会主动调用工具去了解信息，最终效果都是回到实操的士兵这边决定。
不主动调用工具最大的问题就是会丧失某些本该可以利用的信息，导致直接下令士兵去直接一股脑呼上去。
- Madlifer2026-05-07
佬 你可以试试跑一下阿妈3或者squad 这俩游戏
- Thing2026-05-07
这个看起来很牛逼的样子，不知道效果如何？
- 哈哈2026-05-07
- 哈哈2026-05-07
Arma3是完全可以的，更别说A3有比如OCAP2这样优秀的系统。Reforger是综合考虑下才决定作为让整套流程运行起来的第一个游戏，这两其实差不多。Squad得看看模组可以支持到什么程度了，可以了解了解。
- 哈哈2026-05-08
佬可以看一下视频，接入游戏就是为了展示效果，不局限于文字上的呈现~
- wg59452026-05-08
看上去好牛逼的样子，佬果然都很有才
- 哈哈2026-05-09
在L站看到大佬源源不断的AI产品，可是又没什么好入手的方向，结合自己的兴趣定了个方向，这样在做的过程好学习AI
- y2hhbw2026-05-09
太强了！现在各国元首都要求一个linuxdo账号了
- 哈哈2026-05-11
行，没有3级不允许参加联合国投票
- veyliss2026-05-11
这个赛道非常小众，我觉得佬友可以深入研究，具有非常深远的教育意义
- 哈哈2026-05-12
- 极个别同志2026-08-21
牛啊佬，周末试试，Arma3启动！