准备环境

首先，你需要一台能联网的电脑，最好有 16GB 以上内存和一张 NVIDIA 显卡（显存 ≥ 8GB）。如果没有显卡，CPU 也能跑，但会很慢。

• Python：一种编程语言，我们用它来运行代码。下载 Python 3.10 或 3.11（官网 python.org）。
• Git：一个版本管理工具，用来下载项目代码。从 git-scm.com 安装。
• StarCraft II：暴雪的游戏，测试环境需要它。从战网免费下载“星际争霸2 入门包”。

安装 SMAC-Talk

1. 打开命令行（Windows 用 cmd 或 PowerShell，Mac/Linux 用终端）。
2. 克隆项目：git clone https://github.com/joelsol/SMAC-Talk.git，然后进入文件夹：cd SMAC-Talk。
3. 创建虚拟环境：python -m venv venv，然后激活（Windows: venv\Scripts\activate；Mac/Linux: source venv/bin/activate）。
4. 安装依赖：pip install -r requirements.txt。如果报错，尝试先安装 PyTorch（一个深度学习框架），去 pytorch.org 选对应 CUDA 版本的命令安装。
5. 下载 Qwen3.5 模型（一个语言模型，负责智能体的对话）。运行 python download_model.py --model Qwen3.5-7B。模型较大，约 15GB，请确保网络稳定。

第一次运行

运行一个简单测试，看看能不能正常启动：

1. 执行 python run_smac_talk.py --map 3m --model Qwen3.5-7B。这会启动一个 3v3 的星际争霸对战，智能体们用文字交流。
2. 如果一切顺利，你会看到控制台输出智能体之间的对话和战斗结果。第一次运行可能较慢，因为模型加载需要时间。
3. 如果报错“StarCraft not found”，请检查 SC2 安装路径，并设置环境变量：export SC2PATH="/path/to/StarCraftII"（Windows 用 set）。

验证结果 & 下一步

运行结束后，查看 results/ 文件夹里的日志文件，里面记录了每局的胜负、通信次数和信任分数。信任分数表示智能体是否相信队友的谎话。

• 如果胜率低于 50%，别担心——原文提到最强模型也只有 72%，你的模型可能还在学习。
• 想挑战更难的地图？试试 --map 5m_vs_6m。
• 想测试模型大小的影响？可以下载 Qwen3.5-72B（需要更大显存），然后对比结果。

恭喜！你已经跑通了第一个多智能体 AI 基准测试。接下来可以尝试修改智能体的提示词，或者加入自己的模型。