Factorio学习环境使用教程
Factorio学习环境（Factorio Learning Environment, FLE）是基于游戏《Factorio》构建的大语言模型能力评估框架，核心定位为AI研究领域的开放式智能体测试工具。核心功能包括支持结构化任务与开放式任务两类评估协议、可自定义难度梯度的任务配置、标准化的能力评估指标体系。目标用户覆盖AI研究人员、大语言模型开发团队、高校人工智能方向师生、智能体研发从业者、游戏AI爱好者、开源AI项目贡献者。使用场景包括LLM长期规划能力验证、程序合成效果测试、资源分配优化算法评估、智能体多步骤决策能力 benchmark 搭建、复杂开放式领域智能体训练数据集构建等，为大语言模型在复杂任务场景下的能力评估提供标准化测试载体。
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访问Factorio学习环境官网，浏览首页的框架介绍、功能说明与开源协议内容，确认该工具符合自身的研究测试需求，下载项目开源代码包到本地设备。
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按照项目文档中的部署指南，完成本地环境的依赖安装与基础配置，确保运行环境满足Python版本、游戏依赖组件等相关要求，完成部署测试。
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根据自身研究需求选择评估协议，若选择结构化任务可直接调用预设任务包，若选择开放式任务可自定义任务目标与约束条件，完成测试场景配置。
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按照API对接文档说明，将待测试的大语言模型或智能体系统通过接口接入FLE环境，完成接入验证，确保模型可以正常接收任务指令与返回决策结果。
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启动测试任务，平台会自动运行全流程测试并采集相关数据，测试结束后下载结构化评估报告，获取模型在规划、合成、优化等维度的能力评估结果。
看完教程，直接上手试试
访问 Factorio学习环境 官网
