RTS про Марс на Rust с AI‑агентами: архитектура, ошибки и 400+ тестов
Автор делится опытом создания полностью рабочей RTS‑игры про Марс на Rust, где почти весь код пишет набор AI‑агентов. Описаны архитектура, проблемы GPU‑задержки и более 400 тестов.
В статье на Habr ML автор рассказывает о своём эксперименте: собрать полноценную классическую RTS‑игру «Марс 1:1» в одиночку, используя Rust + wgpu и несколько AI‑агентов, которые пишут большую часть кода.
Архитектура построена вокруг детерминированной симуляции и единой шины команд (BUS), через которую взаимодействуют человек, нейросети и AI‑агенты. Это позволяет сохранять воспроизводимость и упрощать отладку.
Графика реализована через wgpu, с камерой, способной плавно переключаться от орбитального обзора к уровню ног робота. Автор отмечает, что 15 мс «запросов к API» оказались ожиданием GPU, а не сетевой задержкой.
AI‑агенты генерируют код для разных подсистем: AI‑поведения юнитов, сетевой слой, UI и даже часть физики. При этом каждый сгенерированный модуль покрывается автоматическими тестами.
Тестирование – ключевой элемент проекта. На момент публикации написано более 400 тестов: юнит‑тесты, интеграционные, стресс‑тесты симуляции и тесты производительности. Благодаря им удалось обнаружить, что локальные тесты скрывали сетевой лаг, который проявлялся только в реальном многопользовательском режиме.
Результаты: к середине разработки уже работает полноценный прототип с рабочей механикой строительства, управления юнитами и базовой AI‑логикой. Автор делится ссылкой на репозиторий и набором рекомендаций для тех, кто хочет повторить эксперимент.
Для разработчиков AI‑агентов и студентов это яркий пример того, как генеративный код может ускорить создание сложных систем, но без надёжного тестового покрытия легко упустить скрытые проблемы. Детерминированные симуляции и единый BUS позволяют контролировать взаимодействие человек‑машина, а масштабные тесты становятся обязательными при использовании AI‑генерации кода.
