Команда трайба «Цифровой ассистент В2С» из Сбера приняла участие в соревновании Kaggriculture на платформе Kaggle. В рамках игры два агента управляют фермами, стремясь получить максимальный доход за 30 игровых дней. За два месяца разработки команда протестировала шесть подходов, включая скрипты и трансформер на 20 млн параметров, заняв 436-е место из 10 148 команд и получив серебряную награду.
Игровая механика включает управление полем 10 на 10, выращивание культур и разведение скота. Продукция реализуется на общем рынке, где цены зависят от объема продаж и спроса. Для тестирования решений команда создала среду на JAX для обработки партий на GPU и использовала стенд-«призрак», позволяющий сравнивать действия агента с записанными ходами сильных игроков из реплеев.
Одним из методов стал k-NN-агент, который подбирал и повторял действия топового игрока на основе состояния фермы, цен и открытых лавок. Хотя этот подход эффективно копировал дебют, в поздней игре агент отставал. Также команда экспериментировала с планированием сезона через CP-SAT и LP-задачи, однако пересчет планов каждый такт оказался слишком ресурсоемким для использования в реальных партиях.
Итоговым решением стала нейросеть на базе трансформера, архитектура которой заимствована из соревнования Orbit Wars. Модель обрабатывает 197 токенов, описывающих состояние игры, включая клетки, юнитов и рыночные слоты. Система состоит из восьми блоков EntityBlock шириной 384, содержит около 20,2 млн параметров и обучалась методом behavior cloning.