看到国外 up 主搞的国际象棋对弈，想搞个中国象棋的试试。
基于一个 python 的命令行对弈程序改了一下： https://github.com/johnlanni/xiangqi
对弈效果：
显示 Red/Black is thinking ，就是 AI 出了一招但不符合象棋规则，会重试出招。
AI 思考过程记录在启动目录的 llm.log 文件里，类似这样：
启动方式是:
python xiangqi.py --ai --red-api-url http://xxx.com/v1 --red-api-key xxxx --red-model deepseek-v3 --black-api-url http://yyy.com/v1 --black-api-key yyyy --black-model gpt-4o
效果不是很理想，一般 AI 要重试好几次才能出一招符合规则的，换到 R1 等推理模型也是一样。
看来得做训练微调才能实现比较好的效果？
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