GP-Stratz：评估AI代理策略能力的赛车模拟环境

GP-Stratz是为OpenEnv黑客松开发的确定性赛车策略模拟环境，旨在评估大语言模型代理在高压、多变量决策场景下的表现，涵盖轮胎管理、天气应对和实时策略调整等复杂任务。它通过可量化、可重复的设计，消除随机性噪声，帮助研究人员系统测试AI的推理、规划和应变能力。

赛车运动（如F1）是策略决策的极致体现，胜利依赖关键时刻的决策质量：何时进站换胎、应对天气变化、安全车出动时的策略等。这些决策涉及轮胎磨损、天气、安全车、燃油负载等多变量交织，GP-Stratz将这种复杂性抽象为可评估环境，让研究人员系统测试AI策略能力。

确定性设计

GP-Stratz采用确定性设计，相同初始条件和决策序列产生相同结果，消除随机性噪声，准确归因性能差异。

状态空间

包含当前圈数、轮胎磨损度（0-100%，超86%临界）、天气状况（0晴天/1将下雨/2下雨）、与对手差距、安全车状态、交通状况、轮胎磨损速率、轮胎类型等关键信息。

动作空间

代理可选择5个离散动作：进站（重置轮胎磨损）、保持、保胎（降速减磨损）、推进（提速增磨损）、换雨胎（强制进站换雨胎）。

奖励系统

总奖励归一化到[-2.0, +2.0]，含四部分：

• 正确性奖励（±1.2）：基于黄金规则评估决策对错
• 前瞻性奖励（+0.4）：奖励安全车期间进站、提前应对天气等策略
• 一致性奖励（+0.3）：鼓励连续3圈以上保持相同策略
• 不一致性惩罚（-0.3）：惩罚反复无常的决策

三级任务

• 基础决策（简单）：单步最优决策（如天气选胎、轮胎磨损进站）
• 情境决策（中等）：多因素综合决策（如预判天气调整策略）
• 序列策略（困难）：多步规划（如undercut超车、天气过渡）

技术栈

• FastAPI Web服务：提供RESTful API，支持OpenAI Gym风格交互
• Docker容器化：确保环境可重现，暴露8000端口符合OpenEnv规范
• LLM推理集成：支持OpenAI/Groq等API，输出结构化格式
• 数据集生成：创建多样化测试场景

OpenEnv合规

• 明确任务分级（简单/中等/困难）
• 分数严格落在(0.001,0.999)区间
• 标准输出格式（[START]/[STEP]/[END]标签）
• 健康检查合规

• 基准测试：标准化LLM策略能力评估，比较不同模型表现
• 能力分析：了解LLM在复杂推理中的能力边界
• 训练环境：作为强化学习/监督学习训练工具
• 教育工具：直观有趣的AI实践环境，比Atari更贴近真实决策复杂性

GP-Stratz的思路可扩展到供应链管理（库存/物流）、金融交易（风险/收益）、医疗资源调度（急诊分流/手术室安排）等领域，为AI在不确定性下的多步决策评估提供参考范式。