Reinforcement Dungeon

Das Spiel basiert auf typischen Rogue-like Elementen. Das Spiel sollte beim erneuten Spielen gleich schwierig bleiben, das heißt es gibt keine Progression. Das Setting ist noch nicht zwingend bestimmt, es wird nach passenden Assets gesucht.

Machine Learning Agents als Mitspieler (Companions, bis zu 3 Stück) Man kann seinen eigenen Charakter jederzeit mit einem Companion tauschen Jeder Charakter hat bis zu 4 Ability Slots Charakter startet mit einer Basiswaffe (zb. Schwert) Singleplayer only Wave-Clear (hack’n slash), Boss Fight (1 Boss-Mechanik lösen und Schaden machen (z.B. simples pressure plate riddle)

Der Spieler startet alleine und muss Wellen von Gegner besiegen. Nach jeder Welle bekommt der Spieler einen Reward. Dieser variiert in Bedeutung. Es können Upgrades (HP, Attack-DMG, Range, Movement-Speed, Cooldown-Reduction, Luck, …) sein. Ebenso kann ein neuer Companion als Reward gefunden werden. Diese wären dann bereits mit einer Grundausrüstung ausgerüstet. Das Spiel kann maximal mit vier Charakteren ‘gleichzeitig’ gespielt werden, wobei alle nicht-gesteuerten Companions von einem Reinforcement Learning Agenten gesteuert werden. Durch Training sollten es diesen möglich sein, zusammenzuarbeiten und potenzielle Stärken zu kombinieren (beispielsweise könnte der Spieler gegnerische Einheiten in die Luft stoßen, der Agent könnte so trainiert worden sein, dass dieser danach eine Attacke verwendet, welche mehr Schaden zufügt, sollten Einheiten in der Luft sein, …). Sollte nach Erreichen der Companion-Limits ein neuer Companion gefunden werden, so kann ein derzeitiges Teammitglied von diesem ersetzt werden. Die Abilities werden eher simpel gestaltet, wobei es auch stärkere Abilities als Rare-Rewards geben könnte. Wahrscheinlich wird es nur einen Raum geben, in welchem die Gegner immer neu spawnen, sobald ein Reward gewählt wurde.