Ho appena finito un lungo "carteggio" pomeridiano con un modello agentico per mettere a punto un gioco di dama italiana con interfaccia grafica e avversario controllato dall’IA.
All’apparenza sembrava tutto semplice: una scacchiera, pedine bianche e nere, mosse obbligatorie, un algoritmo minimax per far ragionare il computer.
Poi, giocandoci davvero, sono emersi i primi problemi.
Il primo sintomo era chiaro: alcune mosse dell’IA sembravano palesemente sbagliate. Non era una questione di “IA debole”, ma di regole. Il motore permetteva comportamenti non coerenti con la dama italiana, come prese non valide o priorità sbagliate nelle catture multiple.
Ho chiesto esplicitamente nel prompt dell'app Windows di verificare di nuovo le regole implementate a primo acchito: presa obbligatoria, maggior numero di pezzi catturati, priorità al pezzo più forte, valore dei pezzi catturati e ordine in cui vengono incontrati.
Una volta corretto il motore, però, è arrivato un secondo problema: l’interfaccia. Avevo chiesto di togliere i pallini verdi di suggerimento, perché volevo giocare senza aiuti visivi. Ma senza quei suggerimenti, una presa multipla diventava quasi impossibile da capire: il gioco pretendeva che cliccassi direttamente la casella finale della presa, anche se istintivamente cliccavo la prima casella di salto. Risultato: sembrava che la pedina non si muovesse.
Il bug non era nella regola, ma nell’esperienza utente.
La soluzione è stata far accettare anche il click sulla tappa intermedia di una presa multipla. Il motore continua a eseguire correttamente tutta la presa obbligatoria, ma il giocatore può interagire in modo più naturale.
Infine è emerso un altro difetto: l’IA a volte non muoveva quando non aveva una presa disponibile.
Il motore, in realtà, generava correttamente anche le mosse semplici. Il problema era nel timer dell’interfaccia Pygame: la risposta dell’IA dipendeva da un evento che poteva non partire come previsto. La correzione è stata rendere il ciclo di gioco più deterministico: se è il turno dell’IA, il programma controlla direttamente quando deve muovere.
Questa piccola vicenda mi ha ricordato una cosa importante: quando un programma “non funziona”, spesso non c’è un solo colpevole. In questo caso c’erano tre livelli diversi:
1. regole del gioco non completamente aderenti alla dama italiana;
2. interfaccia poco chiara dopo la rimozione dei suggerimenti;
3. gestione fragile del turno dell’IA.
Il carteggio è stato anche abbastanza acceso, perché quando un gioco non ti lascia muovere una pedina, la pazienza evapora in fretta. Ma proprio quella frustrazione ha aiutato a trovare i problemi reali. È troppo semplicistico dire anche “l’IA sbaglia”: bisogna capire se sbagliava il motore, l’algoritmo, il timer o l’interfaccia.
Alla fine il progetto è molto migliorato: mosse più corrette, IA affidabile, interazione più naturale.
Di sicuro però posso dire : “Ho usato un agente IA di coding per correggere e testare un gioco di dama con avversario IA”.
Morale della favola: nel 2026 si è passati dai consulenti intelligenti ai collaboratori operativi.