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Un grupo de agentes de IA crea el videojuego de estrategia Battle Drones en 321 commits
Redacción de IA en un minuto · Editor: Jon Elgezabal
En 30 segundos
Battle Drones, el juego de estrategia de Simon Willison, lo han escrito casi por completo agentes de IA, con Claude Code a la cabeza, a lo largo de 321 commits. Su autor apenas ha mirado el código, pero todo cambió al pedir a Claude, en modo Ultracode, un juego mucho más divertido. Willison ha añadido además partidas entre dos dispositivos cercanos que intercambian datos por sonido, sin servidor.
El programador Simon Willison ha publicado Battle Drones, un juego de estrategia en tiempo real al estilo de Command & Conquer que se juega en el navegador, en el móvil y en el ordenador, y que han programado agentes de IA. Se puede jugar desde su web y el código está publicado en GitHub.
Según cuenta en su blog este martes 20 de octubre, el juego va por su versión 12 y suma 321 commits (cambios guardados en el código) hechos por agentes de programación, sobre todo Claude Code, la herramienta de Anthropic para programar con Claude. Lo empezó en julio con Claude Fable 5 y en octubre pasó a Claude Opus 5.5. Willison reconoce que no ha revisado casi nada del código, escrito en TypeScript, un lenguaje que apenas ha usado, aunque sí lo ha probado mucho jugando.
Sus experimentos anteriores con juegos hechos así no habían resultado divertidos, y las primeras versiones de este tampoco: la primera era poco más que una prueba de concepto, con gráficos creados con la API de imágenes de OpenAI, y la tercera, con cinco mapas nuevos y mejores gráficos, todavía le aburría enseguida. Willison pensaba que los agentes de programación podían hacer algo con aspecto de juego, pero no un juego que de verdad enganchara.
El salto llegó, según cuenta, cuando le pidió a Claude «Make it a LOT more fun» (hazlo MUCHO más divertido) en el modo Ultracode de Claude Code, que coordina a muchos agentes a la vez. El trabajo duró desde la noche hasta bien entrada la mañana siguiente, y Claude jugó más de mil partidas simuladas para reequilibrar las unidades y añadir otras nuevas. Según las notas de la versión, que escribió el propio Claude, en 1.200 partidas de prueba entre IA en dificultad normal, las que seguían sin decidir a los 25 minutos bajaron del 14 % al 0,9 %. Willison advierte de que ese modo gasta una enorme cantidad de tokens, aunque puede resolver problemas complejos con una sola instrucción.
Claude construyó con código los modelos en 3D de edificios y vehículos, y también la música, que no usa archivos de audio y se vuelve más intensa cuando arrecia el combate. El juego tiene ya 9 edificios, 7 vehículos de tierra, 6 aéreos y 3 tipos de infantería, seis mapas en cinco ambientes distintos, un generador de mapas aleatorios, niebla de guerra y modos como Last Stand, en el que un jugador resiste oleadas de enemigos, u otro en el que la máquina juega contra sí misma. Funciona también sin conexión: Willison pudo jugarlo en un avión sin haberlo instalado.
La última versión permite jugar a dos personas con dos dispositivos que estén a distancia de micrófono, que se comunican por sonido para no tener que mantener un servidor. La idea sale de Chirp Pong, un experimento suyo de la semana pasada, y, hasta donde él sabe, es la primera vez que un juego de estrategia en tiempo real usa ese sistema. Willison lo ha probado entre portátiles, iPhone y iPad, y avisa de que acaba de conseguir que funcione. También hay un modo en el que dos modelos de lenguaje juegan uno contra otro, con repeticiones de partidas como la de Claude Haiku 5.5 contra GPT-6 Luna.
El autor dice que el juego todavía no tiene el esfuerzo que exige un proyecto independiente serio y que no lo presentaría a una feria como el Steam Next Fest. Lo explica a raíz de un artículo de IGN según el cual hay jugadores que piden a Steam un filtro para no ver juegos hechos con IA, porque esa feria está llena de slop (contenido basura generado con IA). Aun así, afirma que ya ve un camino para que los juegos hechos de esta forma se tomen en serio.
Por qué importa · análisis y opinión
Lo llamativo no es que una IA escriba un videojuego, sino que la mejora decisiva saliera de una petición tan vaga como hacerlo más divertido, y que el modelo resolviera el resto probando y ajustando por su cuenta. Eso desplaza el trabajo humano hacia decidir qué pedir y juzgar el resultado, más que hacia escribir código. Pero el propio caso enseña los límites: es un proyecto sin riesgo, sin revisión del código y con un gasto de tokens que el autor describe como desbocado. En un producto con clientes, datos o pagos, nadie debería aceptar código que no ha leído nadie. Para un equipo pequeño, la lección útil es otra: los agentes ya sirven para prototipos, herramientas internas y pruebas rápidas, siempre que alguien con criterio pruebe lo que sale antes de darlo por bueno.
Fuente: Simon Willison · Redactada con ayuda de IA: cómo hacemos las noticias
