AI要約本研究は、PTCG-Benchを用いてポケモンのトレーディングカードゲームを環境としてLLMエージェントの意思決定と自己進化を評価する枠組みを提示する。二段構えの評価では、単一環境内の意思決定と、蓄積経験による自己進化の両方を測る。モジュラー式ハーネスのアブレーションを導入し、性能と設計要素の影響を分離して解釈性を高める。結果としてLLMは非自明な対戦能力を示すが、安定した自己進化は依然課題で、ハーネス設計が成績に影響を与えることが分かった。