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.
Hinzugefügt am:
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May 18 2025
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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.
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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

Analytik von Poke-Env

Besuche im Laufe der Zeit

Monatliche Besuche
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Durchschnittliche Besuchsdauer
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Seiten pro Besuch
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Absprungrate
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Geografie

Top 2 Regionen
United States
91.35%
Italy
8.65%
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Verkehrsquellen

Direct
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Search
34.84%
Referrals
11.56%
Social
7.55%
Paid Referrals
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Mail
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Nov 2025 - Jan 2026 Desktop Only

Poke-Env Bewertungen

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Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Poke-Env?

  • OpenAI Gym
  • PettingZoo
  • RLlib
  • Gymnasium
  • Stable Baselines3

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