Poke-Env
Poke-Env ist ein Open-Source-Python-Framework, das eine interaktive Pokémon-Kampf-Umgebung, Baseline-Agenten-Implementierungen und Hilfsmittel bietet, um KI-Agenten auf Pokémon Showdown zu entwickeln, zu trainieren und zu evaluieren. Es unterstützt synchrone und asynchrone Simulationen, integriert sich in beliebte Reinforcement-Learning-Bibliotheken und bietet ereignisgetriebene Rückrufe für benutzerdefinierte Strategien. Forscher und Entwickler können Strategien einfach benchmarken, Leistungsmetriken überwachen und Agenten für wettbewerbsfähige Matches bereitstellen.
KI-Plattformen & Frameworks
Entwicklungsumgebung
Tool-Bibliotheken
#KI-Agenten
#Pokémon Showdown
#Kampfsimulationen
#Python API
#Verstärkendes Lernen
#benutzerdefinierte Strategien
#ereignisgesteuerte Architektur
#leistungsanalyse
#parallele Simulationen
#Aktionsprotokollierung
#Algorithmusdesign
#Spielzustandsparsing
#Reproduzierbarkeit in der Forschung
#rundenbasierter Kampf
#KI Entwicklung
#Basisagenten
#Netzwerkabstraktion
#Leistungsoptimierung
#Strategiebewertung
#interaktive Umgebung
...
Dieses Tool bewerben
Dieses Tool aktualisieren
Poke-Env ist ein Open-Source-Python-Framework, das eine interaktive Pokémon-Kampf-Umgebung, Baseline-Agenten-Implementierungen und Hilfsmittel bietet, um KI-Agenten auf Pokémon Showdown zu entwickeln, zu trainieren und zu evaluieren. Es unterstützt synchrone und asynchrone Simulationen, integriert sich in beliebte Reinforcement-Learning-Bibliotheken und bietet ereignisgetriebene Rückrufe für benutzerdefinierte Strategien. Forscher und Entwickler können Strategien einfach benchmarken, Leistungsmetriken überwachen und Agenten für wettbewerbsfähige Matches bereitstellen.
KI-Plattformen & Frameworks
Entwicklungsumgebung
Tool-Bibliotheken
#KI-Agenten
#Pokémon Showdown
#Kampfsimulationen
#Python API
#Verstärkendes Lernen
#benutzerdefinierte Strategien
#ereignisgesteuerte Architektur
#leistungsanalyse
#parallele Simulationen
#Aktionsprotokollierung
#Algorithmusdesign
#Spielzustandsparsing
#Reproduzierbarkeit in der Forschung
#rundenbasierter Kampf
#KI Entwicklung
#Basisagenten
#Netzwerkabstraktion
#Leistungsoptimierung
#Strategiebewertung
#interaktive Umgebung
...
Ausgewählt
Was ist Poke-Env?
Poke-Env wurde entwickelt, um die Erstellung und Bewertung von KI-Agenten für Pokémon-Showdown-Kämpfe durch eine umfassende Python-Schnittstelle zu vereinfachen. Es verwaltet die Kommunikation mit dem Pokémon-Showdown-Server, analysiert Spieldaten und steuert Zug-Entscheidungen durch eine ereignisgetriebene Architektur. Benutzer können Basisklassen für Spieler erweitern, um benutzerdefinierte Strategien mit Verstärkendem Lernen oder heuristischen Algorithmen umzusetzen. Das Framework bietet integrierte Unterstützung für Kampf-Simulationen, parallele Matches und detailliertes Logging von Aktionen, Belohnungen und Ergebnissen für reproduzierbare Forschung. Durch die Abstraktion niederen Netzwerk- und Parsing-Aufgaben ermöglicht Poke-Env Forschern und Entwicklern, sich auf Algorithmendesign, Leistungstuning und vergleichende Benchmarking von Strategien zu konzentrieren.
Wer wird Poke-Env verwenden?
- KI-Forscher
- Reinforcement-Learning-Entwickler
- Game-AI-Enthusiasten
- Lehrkräfte und Studierende in KI
Wie verwendet man Poke-Env?
- Schritt 1: Installieren Sie poke-env mit pip: pip install poke-env
- Schritt 2: Konfigurieren Sie Showdown-Anmeldedaten oder richten Sie einen lokalen Server ein
- Schritt 3: Importieren Sie Poke-Env-Klassen und definieren Sie einen benutzerdefinierten Spieler, der von BasePlayer erbt
- Schritt 4: Implementieren Sie choose_move und Event-Handler oder integrieren Sie Ihr RL-Modell
- Schritt 5: Führen Sie Kämpfe oder Turnier-Schleifen aus und sammeln Sie Leistungsmetriken
- Schritt 6: Analysieren Sie Logs und verfeinern Sie Strategien basierend auf den Ergebnissen
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Poke-Env
Die Hauptfunktionen
- Python-API für Pokémon Showdown-Integration
- Interaktive Kampf-Umgebung mit synchronen und asynchronen Simulationen
- Vorgefertigte Baseline-Agenten-Implementierungen
- Ereignisgetriebene Architektur für benutzerdefinierte Policy-Callbacks
- Integration mit Reinforcement-Learning-Bibliotheken
- Kampf-Logging und Leistungsanalysen
Die Vorteile
- Beschleunigt die Entwicklung von KI-Agenten für Pokémon-Kämpfe
- Standardisiertes Benchmarking und Reproduzierbarkeit
- Abstrahiert Netzwerk- und Parsing-Komplexitäten
- Einfach erweiterbar für benutzerdefinierte Strategien
- Ermöglicht parallele Simulationen für schnelleren Unterricht
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Poke-Env
- Reinforcement-Learning-Forschung bei rundenbasierten Kämpfen
- Benchmarking von KI-Strategien in Pokémon Showdown
- Bildungs-Tutorials zur Entwicklung von Spiel-AI
- KI-Wettbewerbe und Turniere für Pokémon-Agenten
FAQs zu Poke-Env
Unternehmensinformationen zu Poke-Env
- Poke-Env
Analytik von Poke-Env
Besuche im Laufe der Zeit
Monatliche Besuche
748
Durchschnittliche Besuchsdauer
00:10:18
Seiten pro Besuch
4.47
Absprungrate
40.48%
Sep 2025 - Nov 2025 Gesamttraffic
Geografie
Top 2 Regionen
United States
62.51%
United Kingdom
37.49%
Sep 2025 - Nov 2025 Worldwide Desktop Only
Verkehrsquellen
Direct
47.89%
Search
38.49%
Social
6.46%
Referrals
6.17%
Paid Referrals
0.96%
Mail
0.04%
Sep 2025 - Nov 2025 Desktop Only
Poke-Env Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Poke-Env?
- OpenAI Gym
- PettingZoo
- RLlib
- Gymnasium
- Stable Baselines3
Das könnte Ihnen auch gefallen：
Gobii ermöglicht Teams, rund um die Uhr autonome digitale Arbeitskräfte zu erstellen, um Webrecherche und Routineaufgaben zu automatisieren.
Neon AI vereinfacht die Teamzusammenarbeit durch maßgeschneiderte KI-Agenten.
Salesloft ist eine KI-gesteuerte Plattform, die das Vertriebsengagement und die Arbeitsablaufautomatisierung verbessert.
Autogpt ist eine Rust-Bibliothek zum Erstellen autonomer KI-Agenten, die mit der OpenAI-API interagieren, um mehrstufige Aufgaben abzuschließen
Angular ist ein Framework für die Webentwicklung zum Erstellen moderner, skalierbarer Anwendungen.
Ein KI-gesteuerter RAG-Pipeline-Builder, der Dokumente aufnimmt, Embeddings generiert und Echtzeit-Frage-Antwort-Optionen über anpassbare Chat-Schnittstellen bereitstellt.
Freddy AI automatisiert intelligent routinemäßige Kundenserviceaufgaben.
Eine Plattform, um generative KI-Anwendungen einfach zu erstellen und zu betreiben.
BrandCrowd bietet anpassbare Logos, Visitenkarten und Social-Media-Designs mit Tausenden von Vorlagen an.
Refly.AI ermöglicht nicht‑technischen Kreativen, Arbeitsabläufe mit natürlicher Sprache und einer visuellen Leinwand zu automatisieren.
Optimieren Sie Ihr Lead-Management mit intelligenter Automatisierung.
Skywork AI ist ein innovatives Tool zur Steigerung der Produktivität mit KI.
Five9 AI-Agenten verbessern die Kundeninteraktionen durch intelligente Automatisierung.
Das Mosaic AI Agent Framework verbessert die KI-Fähigkeiten mit Datenabruf und fortschrittlichen Generierungstechniken.
Windsurf AI Agent hilft, die Bedingungen für Windsurfen und die Empfehlungen für Ausrüstung zu optimieren.
Glean ist eine KI-Assistenten-Plattform für die Unternehmenssuche und Wissensentdeckung.
NVIDIA Cosmos ermächtigt KI-Entwickler mit fortschrittlichen Tools für die Datenverarbeitung und das Modelltraining.
KI-gestützte Kundenservice-Plattform, die effiziente Kommunikationslösungen bietet.
Ein Framework, das Anfragen dynamisch über mehrere LLMs weiterleitet und GraphQL verwendet, um composite Prompts effizient zu verwalten.
Flowith ist ein Canvas-basierter agentischer Arbeitsbereich, der kostenloses 🍌Nano Banana Pro und andere effektive Model
Letta ist ein KI-Agent, der E-Mail-Antworten effizient und genau behandelt.
Moddy ist ein KI-Agent, der entwickelt wurde, um die Code-Transformation in mehreren Repositories zu verbessern.
Cody AI hilft Entwicklern, effizient Code zu schreiben, zu überprüfen und zu verstehen.
Eine Lösung zum Erstellen anpassbarer KI-Agenten mit LangChain auf AWS Bedrock, Nutzung von Foundation-Modellen und benutzerdefinierten Werkzeugen.
scenario-go ist ein Go SDK zur Definition komplexer KI-gesteuerter Konversationsabläufe, Verwaltung von Eingabeaufforderungen, Kontext und mehrstufigen KI-Aufgaben.
Ein auf ROS basierendes Framework für die Zusammenarbeit mehrerer Roboter, das autonome Aufgabenverteilung, Planung und koordinierte Missionsausführung im Team ermöglicht.
Eine Open-Source-Visuelle IDE, die KI-Ingenieuren ermöglicht, agentische Workflows 10-mal schneller zu erstellen, zu testen und zu bereitzustellen.
LangGraph Learn bietet eine interaktive GUI zum Entwerfen und Ausführen von graphbasierten KI-Agenten-Workflows, mit Visualisierung von Sprachmodellketten.
AIDE bietet KI-gesteuerte Codegenerierung, Debugging, Dokumentation und Paketverwaltung in einer integrierten Web-IDE.
Eine Methodik, die zwölf bewährte Praktiken zur Gestaltung, Konfiguration und Bereitstellung skalierbarer und wartbarer KI-Agenten anbietet.
Verwandle Text in Emotion — Klone, designe und erstelle ausdrucksstarke KI-Stimmen in Sekundenschnelle.
Ein Python-Framework zum Erstellen von Mehrstufen-Reasoning-Pipelines und agentenartigen Workflows mit großen Sprachmodellen.
SARL ist eine an Agenten orientierte Programmiersprache und Laufzeitumgebung, die ereignisgesteuerte Verhaltensweisen und Umweltsimulationen für Mehr-Agenten-Systeme bietet.
Die AI Library ist eine Entwicklerplattform zum Erstellen und Bereitstellen anpassbarer KI-Agenten mit modularen Ketten und Tools.
RModel ist ein Open-Source-KI-Agenten-Framework, das LLMs, Tool-Integration und Speicher für fortschrittliche konversationale und aufgabenorientierte Anwendungen orchestriert.
Stellt ein FastAPI-Backend für die visuelle grafische Orchestrierung und Ausführung von Sprachmodell-Workflows in der LangGraph GUI bereit.
CodeBeaver ist ein KI-Agent, der effizient bei Codierungs- und Debugging-Aufgaben hilft.
AveHR ist ein KI-gestützter Personalagent zur Optimierung von HR-Aufgaben.
OpenSpiel bietet eine Bibliothek von Umgebungen und Algorithmen für die Forschung im Bereich Reinforcement Learning und spieltheoretische Planung.
Ein autonomer KI-Agent, der mithilfe von großen Sprachmodellen (LLMs) Codeprojekte schreibt, testet und refaktoriert, mit iterative testgetriebener Entwicklung.
Ein auf Python basierendes Framework, das Flokking-Algorithmen für Multi-Agenten-Simulationen implementiert und KI-Agenten die Koordination und dynamische Navigation ermöglicht.
All‑in‑one Web‑Studio, das Text und Bilder in Anime‑Kunst, Charaktere, Stimmen und Kurzfilme verwandelt.
Ein Open-Source-Framework, das autonome LLM-Agenten mit retrieval-augmented Generierung, Unterstützung für Vektordatenbanken, Tool-Integration und anpassbaren Arbeitsabläufen ermöglicht.
Eine KI-Agent-Vorlage, die automatisierte Aufgabenplanung, Speicherverwaltung und Tool-Ausführung über die OpenAI-API zeigt.
Pipe Pilot ist ein Python-Framework, das LLM-gesteuerte Agentenpipelines orchestriert und komplexe mehrstufige KI-Workflows mühelos ermöglicht.
Open-Source-Repository mit praktischen Code-Rezepten zum Erstellen von KI-Agenten, die die Denk- und Werkzeugnutzungskapazitäten von Google Gemini nutzen.
Ein Open-Source-Framework, das kooperative Multi-Agenten-Verstärkendes Lernen für die autonome Fahrkoordination in Simulationen implementiert.
Python-Bibliothek mit Flet-basierter interaktiver Chat-Benutzeroberfläche zum Erstellen von LLM-Agenten mit Tool-Ausführung und Speichersupport.
Agentic Workflow ist ein Python-Framework zur Gestaltung, Orchestrierung und Verwaltung von Multi-Agenten-KI-Workflows für komplexe automatisierte Aufgaben.
Ein GitHub-Demo, die SmolAgents vorstellt, ein leichtgewichtiges Python-Framework zur Orchestrierung von multi-Agenten-Workflows mit Tool-Integration, die auf LLMs basieren.
Ein Python-Framework zur einfachen deklarativen Definition und Ausführung von KI-Agenten-Workflows unter Verwendung YAML-ähnlicher Spezifikationen.
Ein Pythonisches Framework, das das Model Context Protocol implementiert, um KI-Agentenserver mit benutzerdefinierten Werkzeugen zu bauen und auszuführen.
Chatten & erstellen mit Ihrem KI-Begleiter. Bild-zu-Video & KI-Bildgenerator.
pyafai ist ein modulare Python-Framework, um autonome KI-Agenten mit Plugin-Speicher und Tool-Unterstützung zu erstellen, zu trainieren und auszuführen.
LangGraph ermöglicht Python-Entwicklern den Aufbau und die Orchestrierung benutzerdefinierter KI-Agenten-Workflows mithilfe modularer graphbasierter Pipelines.
Ein Python-Wrapper, der nahtlose Anthropic Claude API-Aufrufe durch die bestehenden OpenAI Python SDK-Schnittstellen ermöglicht.
Agent Adapters bietet anpassbare Middleware, um LLM-basierte Agenten nahtlos mit verschiedenen externen Frameworks und Tools zu integrieren.
Java-Action-Storage ist ein LightJason-Modul, das Agentenaktionen für verteilte Multi-Agenten-Anwendungen protokolliert, speichert und abruft.
LinkAgent steuert mehrere Sprachmodelle, Rückholsysteme und externe Werkzeuge, um komplexe KI-gesteuerte Arbeitsabläufe zu automatisieren.