💫 Ich habe 4 KIs gezwungen, Mario mithilfe von Symfony AI und Godot von Grund auf neu zu erstellen.

der 8. Mai 2026

Die Entwicklung von Videospielen mit künstlicher Intelligenz ist mittlerweile fast schon alltäglich geworden.

Heute müssen Sie lediglich Cursor, Claude Code oder ChatGPT öffnen und Folgendes eingeben:

„Erstelle mir einen Mario.“

Und ein paar Minuten später erscheint etwas auf dem Bildschirm.

Doch hinter dieser scheinbaren Einfachheit verbirgt sich ein weitaus interessanteres Problem:

Wie lassen sich mehrere KI-Agenten so orchestrieren, dass ein kohärentes, spielbares und wartbares Ergebnis erzielt wird?

Genau das wollte ich in diesem Video ausprobieren:

ChatGPT
Claude
Zwillinge
Grok

Sogar prompt. Gleiches Ziel. Völlig andere Ergebnisse.

Aber vor allem: eine völlig andere Architektur als das, was heute als „Vibe Coding“ bezeichnet wird.

Eine Inspiration von Playdate

Bevor wir überhaupt über KI sprechen, müssen wir über Videospiele reden.

Im Video zeige ich kurz das Playdate, eine kleine, unabhängige Konsole, die von Panic entwickelt wurde und über einen Schwarzweißbildschirm sowie eine mechanische Kurbel verfügt.

Das Interessante an Playdate ist nicht die Leistung.

Das ist die Philosophie.

Die Ausrüstung bringt Einschränkungen mit sich:

eingeschränkter Bildschirm
minimalistische Bedienelemente
einfaches Gameplay
maximale Kreativität

Und paradoxerweise machen gerade diese Einschränkungen die Spiele interessanter.

Bei KI-Agenten handelt es sich um genau dasselbe Phänomen.

Eine unpräzise Vorgabenformulierung führt oft zu einem instabilen System.

Gut definierte Randbedingungen führen zu wesentlich konsistenteren Ergebnissen.

Das Problem mit der einzelnen Eingabeaufforderung

Die meisten KI-Demonstrationen funktionieren so:

Create a Mario game

Das Modell versucht dann Folgendes:

das Gameplay generieren
Kollisionen behandeln
die Grafiken erstellen
die Ebenen ausgleichen
die Mechanik herstellen
das Projekt organisieren

Das Ergebnis ist oft für ein paar Sekunden beeindruckend.

Dann erscheinen:

unterbrochene Kollisionen
unmögliche Level
widersprüchliche Regeln
widersprüchliche Mechanismen
eine sofortige technische Schuld

Das Problem ist nicht unbedingt die KI.

Das Problem ist, dass von ihm verlangt wird, alles gleichzeitig zu erledigen, ohne dass er sich spezialisieren kann.

Symfony AI + Godot

Für dieses Experiment verwendete ich zwei Haupttechnologien:

Symfony AI

Symfony AI bietet:

die Agenten
die Werkzeuge
multimodal
der LAG
Erinnerung
Multiagenten-Orchestrierung

Das Framework ist in mehrere spezialisierte Pakete unterteilt:

Agent
Speichern
KI-Paket
Plattform
App

Ziel ist es, eine saubere Architektur um KI-Modelle herum aufzubauen, anstatt einfach nur Eingabeaufforderungen zu senden.

Godot

Godot Engine

Godot ist eine Open-Source-Spielengine, die sich hervorragend für schnelles Prototyping eignet:

2D
3D
Szenensystem
GDScript-Skripterstellung
Knotenarchitektur
Multiplattform-Export

Die Idee war einfach:

Orchestrieren Sie KI-Agenten mit Symfony AI, um automatisch ein Godot-Spiel zu generieren.

Multiagenten-Orchestrierung

Das Herzstück des Projekts ist eine Multiagentenarchitektur.

Anstatt eine einzige KI zu haben, die alles erledigt, habe ich die Verantwortlichkeiten aufgeteilt.

Der Orchestrator

Der Orchestrator erhält die Hauptanweisung:

Generate a Mario-like platformer

Dann wird der Fall automatisch an die entsprechenden spezialisierten Agenten weitergeleitet.

Spezialagenten

Layout Agent

Der „Leveldesigner“.

Es erzeugt:

die Plattformen
die Löcher
die Rohre
die Treppe
der Fortschritt des Levels

Gameplay-Agent

Der Mechanikspezialist.

Er schafft es:

Kollisionen
die Feinde
die Boni
die Sprünge
die Kontrollpunkte
die Interaktionen

Godot-Exportagent

Die Aufgabe dieses Agenten besteht darin, die generierten Daten in mit Godot kompatible Strukturen umzuwandeln:

Szenen
TileMaps
Objekte
JSON-Exporte

QA-Agent

Das Wichtigste.

Der QA-Agent überprüft:

das Gameplay
Kollisionen
unmögliche Sprünge
die Konsistenz der Mechanik
die Regeln des Levels

Dies ist wahrscheinlich das Element, das in „Vibe Coding“-Demos am meisten fehlt.

Die Orchestrierung mit Darkwood Flow und Navi

Um all dies zu orchestrieren, verwende ich:

Flow ermöglicht Ihnen die Verwaltung der Ausführung von Workflows mit mehreren Agenten.

Navi ermöglicht Folgendes:

Rückverfolgbarkeit
Beobachtbarkeit
Routing
Überwachung der Hinrichtungen

Die Pipeline sieht folgendermaßen aus:

User Prompt
    ↓
Orchestrator
    ↓
Layout Agent
Gameplay Agent
Godot Export Agent
QA Agent
    ↓
Generated Game

Der Orchestrator wählt automatisch den einzugreifenden Agenten in Abhängigkeit vom Systemfortschritt aus.

Ein einzelner Symfony-Befehl

Der gesamte Generierungsprozess wird mit einem einfachen Symfony-Befehl gestartet:

php bin/console app:mario:orchestrate

Diese Bestellung:

ruft den Orchestrator an
Weiterleitung an die spezialisierten Agenten
erzeugt das Ergebnis
Exportiert das Spiel automatisch.

Das Interessanteste daran: Die Pipeline wird reproduzierbar.

Die Ergebnisse

ChatGPT

ChatGPT erstellt schnell eine sehr gute Datenbank.

Wir stellen fest:

eine treue Struktur
konsistentes Gameplay
eine schnelle Iteration

Das Ergebnis erinnert stark an die alten Mario-Game-Boy-Spiele.

Der Hauptvorteil: die Geschwindigkeit der Prototypentwicklung.

Claude

Claude erstellt etwas grafisch Detaillierteres.

Die Aktivitäten:

sind flüssiger
moderner
manchmal ehrgeiziger

Die Argumentation wirkt strukturierter.

Wir empfinden aber auch mehr kreative Freiheit im Vergleich zur Treue zum Original.

Zwillinge

Zwillinge ist wahrscheinlich das visuell interessanteste Sternzeichen.

Wir stellen fest:

modernere Grafiken
bessere künstlerische Leitung
größere Erfindungsgabe

Das Gameplay wirkt in gewisser Hinsicht ebenfalls ausgereifter.

Es gibt einen eher „Nintendo-ähnlichen“ Ansatz.

Grok

Grok ist am unberechenbarsten.

Er ergreift mehr Initiative:

Levelauswahl
Punktesystem
grafische Variationen
neue Gameplay-Ansätze

Aber es weicht auch noch weiter vom ursprünglichen Mario ab.

Das eigentliche Thema ist nicht Mario

Dieses Projekt war letztendlich nur ein Vorwand.

Das eigentliche Problem liegt woanders:

Die Zukunft der KI-Entwicklung liegt in der Orchestrierung.

Ein einzelner Agent kann einen Prototyp herstellen.

Mehrere spezialisierte Agenten können jedoch Folgendes erzeugen:

Systeme
Pipelines
Arbeitsabläufe
kohärente Architekturen

Und vor allem: reproduzierbare Ergebnisse.

Die Zukunft des Vibe-Codings

Das aktuelle „Vibe-Coding“ basiert oft auf Folgendem:

ein riesiger Impuls
eine einzelne KI
viele Halluzinationen
wenig Bestätigung

Der nächste Schritt ist wahrscheinlich:

spezialisierte Agenten
explizite Einschränkungen
Tests
QA-Schleifen
Beobachtbarkeit
der Orchestrierung

Mit anderen Worten:

Die Zukunft des Vibe-Codings liegt in der Orchestrierung.

Quellcode

Matyo91: matyo91/mario-orquestration: https://github.com/matyo91/mario-orquestration
ChatGPT: yoloyee1/SMB-clone-made-by-Godot: https://github.com/yoloyee1/SMB-clone-made-by-Godot
Claude: Axelrpg/Super-Mario-Bros-Godot: https://github.com/Axelrpg/Super-Mario-Bros-Godot
Gemini: charpurrr/SuperMarioSolarEngine: https://github.com/charpurrr/SuperMarioSolarEngine
Grok: wchen02/platformer: https://github.com/wchen02/platformer

Ressourcen

Präsentationsfolien: https://github.com/matyo91/slidewire
Symfony Multiagent: https://github.com/symfony/ai/blob/main/examples/multi-agent/orchestrator.php
Symfony AI
Godot Engine
Playdate

Links der Woche

LIVE 1/5 LIBERTY WEBI OPEN HOUSE - DIE KI-ABKÜRZUNG: https://www.youtube.com/live/L0H-rgqf7zI?is=1mc0YgZAxwjABKay
Vorabend der Woche vom 4. Mai 2026 Guillaume Loulier: https://guikingone.substack.com/p/veille-de-la-semaine-du-4-mai-2026 Wie MrBeast 18 Stunden am Tag arbeitet https://youtu.be/wPeUb2SVmEc?is=psItbJ2YNJFjVHiq Die reichsten Menschen der Welt (1900–2026) – Von Rockefeller bis Musk: https://m.youtube.com/watch?v=5h_vKrHzRvg&is=M9gch9O_AuqDTiKe
Tag 287: Mein SaaS-Startup erreicht 1 Million Dollar Umsatz: https://m.youtube.com/watch?v=7aQ01ZKysl8&is=tdQGj8GddnmVH5sQ Andrej Karpathy hat gerade das Ende des Fernsehens, wie wir es kennen, verkündet. https://x.com/neil_xbt/status/2049687182336541013?s=46
Wie Frankreichs größte Piraterie-Website abgeschaltet wurde: https://youtu.be/ULTV6T6jRTw?is=F9k6GcMNll0IfjZo Japan hat soeben eine wichtige Entscheidung getroffen: https://youtu.be/n_Kfco-kuFY?is=TBrMM-XdMTeE0qGR
Überprüfung: Verwendung von Subtyping für Monaden entfernen: https://github.com/Gabriella439/grace/pull/261
Agentensuche für Kontextoptimierung – Leonie Monigatti, Elastic: https://www.youtube.com/watch?v=ynJyIKwjonM
FLUX, offene Forschung und die Zukunft der visuellen KI – Stephen Batifol, Black Forest Labs: https://www.youtube.com/watch?v=x8Yb4RidLgM
Wie die Transformers schließlich das Sehvermögen verschlangen – Isaac Robinson, Roboflow: https://www.youtube.com/watch?v=VhfAVA3BG2I Dieser 50-minütige Vortrag von Jeff Bezos vermittelt Ihnen mehr über Wirtschaft als ein zweijähriges MBA-Programm: https://x.com/Alokkumarzz/status/2049882855170588755?s=20 Dieser Vortrag des Massachusetts Institute of Technology erklärt Vermögensaufbau, Zinseszins und langfristiges Denken auf eine Weise, die in den meisten Finanzratgebern fehlt: https://x.com/allen_explains/status/2049857599919825252?s=46 Stanford hat das Ganze gerade in einer einstündigen Vorlesung behandelt. Kostenlos. https://x.com/codewithimanshu/status/2051240758125252872?s=46 Diese zweistündige Vorlesung der Stanford University über Karrieremöglichkeiten im Bereich KI wird Ihnen mehr über den Erfolg im KI-Wettlauf beibringen als alle anderen KI-Inhalte, die Sie dieses Jahr bisher gesehen haben. https://x.com/radha_ai/status/2051617864617263397?s=46 Peter Thiel hielt einen einstündigen Kurs darüber, wie man ein Monopol von Grund auf aufbaut. https://x.com/indutripat82427/status/2051709170618098065?s=12 In dieser 24-minütigen Session skizziert Cherny eine Zukunft, die bereits seine tägliche Realität ist: https://x.com/datachaz/status/2051770066912379309?s=12
Radha Tripathi auf X: "Claude VOLLSTÄNDIGER KURS 1 STUNDE (Alles bauen & automatisieren) https://t.co/gg81I06To0" / In einer Vorlesung der Stanford University wurde vermittelt, wie Ingenieure tatsächlich geschult werden, über KI-Systeme nachzudenken. Man versteht das Warum; jede Eingabeaufforderung, jedes entworfene System und jeder entwickelte Agent basiert auf einem völlig anderen mentalen Modell. https://x.com/cyrilxbt/status/2049690838972723503?s=46 – Sam Altman. Dustin Moskovitz. Die erste Vorlesung des einflussreichsten Startup-Kurses aller Zeiten. https://x.com/neil_xbt/status/2050411454830907898?s=46 Die OpenAI-Ingenieure selbst haben gerade gezeigt, wie man den OpenAI Codex richtig verwendet. https://x.com/heyzarakhan/status/2051357610222239745?s=46 Wie viel Ihres Projektcodes wurde von KI geschrieben? Ob es darum geht, die Nutzung von Coding-Agenten in Entwicklerteams zu verfolgen oder Sicherheitsrisiken durch Vibe Coding zu identifizieren – es ist an der Zeit, die Aktivitäten von Claude, Cursor, Copilot und Codex zu analysieren. https://usegitai.com/: https://www.linkedin.com/posts/fzaninotto_git-ai-track-ai-code-all-the-way-to-production-share-7450124640389263360-jhxu?utm_source=share&utm_medium=member_ios&rcm=ACoAAA2M-8wBB-yYv6qd4pdeoz3fTBIAhu6HQH8
Die Perspektive von Praktikern: Erkenntnisse aus einer qualitativen Umfrage unter 419 Praktikern im Bereich Workflow-Wartung: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3806833 In nur 14 Minuten erklärt Ihnen dieser Anthropic-Ingenieur, der MCPs entwickelt hat, mehr über deren korrekte Konstruktion, als die meisten Entwickler in Monaten selbst herausfinden. https://x.com/Av1dlive/status/2051967150894772609?s=20 Star Wars: Episode 1 – Racer (Podracing) – 100 % Speedrun in 1:17:33 [Weltrekord]: https://youtu.be/OWv69snqBFs?is=kNL8iJzzGVRL3hRl
Im Jahr 2007 sagte Elon Musk alles voraus: https://youtu.be/xyCOvT1Y5YQ?is=igUlB5wqAuX1qbRs

🎶 Music credit

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