新手分
30/100
竞赛工作页
适合已有 LLM Agent 原型或工程开发经验的个人、学生、研究人员和企业开发者；可按赛题选择具备 AgentScope 狼人杀智能体、Spring AI Alibaba 数据智能体、代码生成 Agent，或 PC GUI 自动化背景的人。参赛者还应能准备可运行的源代码、方案文档，并接受团队或个人参赛形式。
建议下一步
先判断这场是否适合你现在的阶段，再决定要不要投入时间。
新手分
30/100
学习价值
60/100
预计投入
24-80 小时
Metric
以官方页面公布的评分规则为准
适合已有 LLM Agent 原型或工程开发经验的个人、学生、研究人员和企业开发者；可按赛题选择具备 AgentScope 狼人杀智能体、Spring AI Alibaba 数据智能体、代码生成 Agent，或 PC GUI 自动化背景的人。参赛者还应能准备可运行的源代码、方案文档，并接受团队或个人参赛形式。
如果下面这些前置项还很陌生，先补准备通常比直接参赛更划算。
LLM Agent 架构设计
Python 开发
RAG 与向量检索
能够运行基础方案并完成一次有效提交
多模态文档处理
Git 开源协作
真正的难点通常不是“会不会调包”，而是验证、时间分配和任务理解。
难点不仅是做出一个 Agent，而是把它做成可运行、可复现且有理论依据的工程作品：评审同时看架构、代码质量、性能验证和路演，获奖作品还需按要求开源。狼人杀赛题尤其要求在连续多局状态下学习，并满足固定模型、接口、限时发言和文件结构等约束。
以下竞赛与当前竞赛方向或难度相近，可以一起对比。
把已确认、待核对和人工审核状态分开看；最终规则与截止时间以官方页为准，发现错误欢迎提交纠错。
官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认，仍需人工核对。
reward_value_usd is a rough CNY→USD estimate (×0.14) for ranking only; use reward_summary for the official prize text.