YGO-Agent
0 BewertungenYGO-Agent ist ein Open-Source-Verstärkungslernrahmenwerk, das entwickelt wurde, um KI-Agenten für das Spielen des Yu-Gi-Oh-Kartenspiels zu trainieren. Es integriert sich mit dem YGOPRO-Simulator, um Spielsituationen zu modellieren, Aktionsräume zu definieren und Belohnungen zu berechnen. Basierend auf Python und PyTorch unterstützt es DQN-basiertes Training, die Protokollierung von Leistungsmetriken und anpassbare Konfigurationen. Benutzer können Tausende von Duellen simulieren, Strategien feinabstimmen und Agenten gegen integrierte oder menschliche Gegner bewerten.
KI-Plattformen & Frameworks
Entwicklungsumgebung
Gaming
#Yu-Gi-Oh KI
#Verstärkendes Lernen
#Spiel-Bots
#DQN-Implementierung
#OpenAI Gym
#KI-Trainingswerkzeuge
#Kartenspiel-KI
#Spieleframeworks
#modulares KI-Design
#benutzerdefinierte Spielumgebungen
#plattformübergreifende KI
#Leistungsüberwachung
#Spielerforschungswerkzeuge
#KI-Gegnertraining
#open source gaming
#Python Kartenspiel-KI
#Spielstrategie-Entwicklung
#KI-Trainingsmetriken
#Erfahrungswiederholung in KI
#KI-Gaming-Community
...
Dieses Tool bewerben
Dieses Tool aktualisieren
YGO-Agent
YGO-Agent ist ein Open-Source-Verstärkungslernrahmenwerk, das entwickelt wurde, um KI-Agenten für das Spielen des Yu-Gi-Oh-Kartenspiels zu trainieren. Es integriert sich mit dem YGOPRO-Simulator, um Spielsituationen zu modellieren, Aktionsräume zu definieren und Belohnungen zu berechnen. Basierend auf Python und PyTorch unterstützt es DQN-basiertes Training, die Protokollierung von Leistungsmetriken und anpassbare Konfigurationen. Benutzer können Tausende von Duellen simulieren, Strategien feinabstimmen und Agenten gegen integrierte oder menschliche Gegner bewerten.
KI-Plattformen & Frameworks
Entwicklungsumgebung
Gaming
#Yu-Gi-Oh KI
#Verstärkendes Lernen
#Spiel-Bots
#DQN-Implementierung
#OpenAI Gym
#KI-Trainingswerkzeuge
#Kartenspiel-KI
#Spieleframeworks
#modulares KI-Design
#benutzerdefinierte Spielumgebungen
#plattformübergreifende KI
#Leistungsüberwachung
#Spielerforschungswerkzeuge
#KI-Gegnertraining
#open source gaming
#Python Kartenspiel-KI
#Spielstrategie-Entwicklung
#KI-Trainingsmetriken
#Erfahrungswiederholung in KI
#KI-Gaming-Community
...
Ausgewählt
Was ist YGO-Agent?
Das YGO-Agent-Framework ermöglicht Forschern und Enthusiasten die Entwicklung von KI-Bots, die das Yu-Gi-Oh-Kartenspiel mit Verstärkungslernen spielen. Es verpackt den YGOPRO-Spielsimulator in eine OpenAI-Gym-kompatible Umgebung, die Zustandsrepräsentationen wie Hand, Spielfeld und Lebenspunkte sowie Aktionsrepräsentationen wie Beschwörung, Zauber/Fallen-Aktivierung und Angriff definiert. Belohnungen basieren auf Gewinn/Verlust, verursachtem Schaden und Spielverlauf. Die Architektur des Agents verwendet PyTorch, um DQN zu implementieren, mit Optionen für benutzerdefinierte Netzwerkarchitekturen, Erfahrungsspeicherung und epsilon-gieriger Erkundung. Protokollierungsmodule zeichnen Trainingskurven, Gewinnraten und detaillierte Spielzüge für die Analyse auf. Das Rahmenwerk ist modular, sodass Benutzer Komponenten wie die Belohnungsfunktion oder den Aktionsraum austauschen oder erweitern können.
Wer wird YGO-Agent verwenden?
- Verstärkungslern-Forscher
- Game-AI-Entwickler
- Yu-Gi-Oh-Enthusiasten
- AI-Studierende und Lehrkräfte
Wie verwendet man YGO-Agent?
- Schritt 1: Repository von GitHub klonen.
- Schritt 2: Abhängigkeiten via pip install -r requirements.txt installieren.
- Schritt 3: Downloaden und konfigurieren Sie den YGOPRO-Simulatorpfad in config.yml.
- Schritt 4: Starten Sie den Simulator und stellen Sie sicher, dass er im Headless-Modus läuft.
- Schritt 5: Führen Sie python train.py aus, um das Training des Agents zu starten.
- Schritt 6: Verwenden Sie python evaluate.py --model
, um die Leistung desAgents zu bewerten.
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von YGO-Agent
Die Hauptfunktionen
- OpenAI-Gym-Umgebung für Yu-Gi-Oh
- DQN-basiertes Trainingsmodul
- Anpassbare Zustands- und Aktionsräume
- Leistungsverfolgung und Metriken
- Unterstützung für menschliche und KI-Gegner
Die Vorteile
- Beschleunigt die Forschung im Bereich Spiel-KI
- Modular und erweiterbar gestaltet
- Open-Source und gemeinschaftsgetrieben
- Plattformübergreifende Kompatibilität
- Einfache Konfiguration und Reproduzierbarkeit
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von YGO-Agent
- Akademische Forschung im Bereich Spiel-KI
- Wettbewerbsstrategienoptimierung
- Bildungswerkzeug für RL-Lernen
- KI-Benchmark für Kartenspiele
- Automatisiertes Playtesting von Yu-Gi-Oh-Strategien
FAQs zu YGO-Agent
Unternehmensinformationen zu YGO-Agent
YGO-Agent Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von YGO-Agent?
- RLCard
- SabberStone
- OpenAI Gym
- DeepMind Lab
- Project-Galaxy
Das könnte Ihnen auch gefallen：
Der AI Design Agent automatisiert Arbeitsabläufe und erstellt Bilder, Videos und 3D-Modelle bis zu 10-mal schneller.
KI-gesteuertes Chatbot für Top-OnlyFans-Kreatoren.
Aixbt ist ein tokenisierter KI-Agent, der die Einnahmen über Anwendungen optimiert.
theGist AI Workspace vereint Arbeitsanwendungen mit KI zur Produktivitätssteigerung.
Erstellen Sie Markenvisuals und Texte mit KI, um die E-Commerce-Verkäufe zu steigern.
GPTConsole ist ein KI-Agent, der für reibungslose Gespräche und Aufgabenautomatisierung entwickelt wurde.
GenSphere ist ein KI-Agent, der die Datenanalyse automatisiert und Einblicke für fundierte Entscheidungen bietet.
Nullify automatisiert das gesamte AppSec-Programm für Sicherheitsteams mit KI-gestützten Lösungen.
Refly.AI ermöglicht nicht‑technischen Kreativen, Arbeitsabläufe mit natürlicher Sprache und einer visuellen Leinwand zu automatisieren.
Langbase ist ein KI-Agent, der effizient Inhalte in natürlicher Sprache generiert und analysiert.
AiTerm: AI Terminalassistent, der natürliche Sprache in Befehle umwandelt.
Erzeugen Sie mühelos faszinierende Fakten mit unserem KI-gestützten Tool.
Automatisieren Sie Ihre Bewerbungen und finden Sie den perfekten Job mit KI-Technologie.
Intellika AI ermöglicht eine nahtlose Automatisierung der Datenanalyse und Berichterstattung für Unternehmen.
ScholarRoll hilft Studenten, Stipendien einfach zu finden und sich zu bewerben.
OneReach AI vereinfacht Interaktionen, indem es das Kundenengagement durch intelligente Nachrichten automatisiert.
Phoenix AI Assistant hilft, Aufgaben durch intelligente Automatisierung und personalisierte Unterstützung zu optimieren.
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.
Windsurf AI Agent hilft, die Bedingungen für Windsurfen und die Empfehlungen für Ausrüstung zu optimieren.
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.
Chatten & erstellen mit Ihrem KI-Begleiter. Bild-zu-Video & KI-Bildgenerator.
Eine Methodik, die zwölf bewährte Praktiken zur Gestaltung, Konfiguration und Bereitstellung skalierbarer und wartbarer KI-Agenten anbietet.
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.
Verwandle Text in Emotion — Klone, designe und erstelle ausdrucksstarke KI-Stimmen in Sekundenschnelle.
Ein KI-Agent, der Minimax und Monte Carlo Baum-Suche nutzt, um die Platzierung von Kacheln und die Punktwertung in Azul zu optimieren.
AGM: AI Game Maker ermöglicht nahtlose Spielentwicklung mit KI-Unterstützung.
Ein RL-basierter KI-Agent, der optimale Wettstrategien lernt, um Heads-up-Limits Texas Hold'em Poker effizient zu spielen.
Ein Open-Source-Verstärkungslernagent, der PPO verwendet, um StarCraft II über DeepMinds PySC2-Umgebung zu trainieren und zu spielen.
Open-Source-Framework zur Implementierung und Bewertung multi-agentenbasierter KI-Strategien in einer klassischen Pacman-Spielumgebung.
BomberManAI ist ein auf Python basierender KI-Agent, der sich autonom in Bomberman-Spielumgebungen navigiert und kämpft und Suchalgorithmen verwendet.
SoccerAgent verwendet Multi-Agenten-Verstärkungslernen, um KI-Spieler für realistische Fußballsimulationen und Strategieoptimierungen zu trainieren.
Erstellen Sie effizient realistische 3D-digitale Menschen mit MetaHuman Creator.
Ein KI-gestützter Dungeon Master, der LLMs nutzt, um dynamische D&D-Erzählungen, Quests und Begegnungen in Echtzeit zu generieren.
All‑in‑one Web‑Studio, das Text und Bilder in Anime‑Kunst, Charaktere, Stimmen und Kurzfilme verwandelt.
Eine Open-Source-Mehragenten-Reinforcement-Learning-Framework, das Rohsteuerung und Koordination von Agenten in StarCraft II über PySC2 ermöglicht.
PyGame Learning Environment bietet eine Sammlung von Pygame-basierten RL-Umgebungen zum Trainieren und Bewerten von KI-Agenten in klassischen Spielen.
BotPlayers ist ein Open-Source-Framework, das die Erstellung, das Testen und den Einsatz von KI-Spieleagenten mit Unterstützung für Verstärkendes Lernen ermöglicht.
Gomoku Battle ist ein Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, KI-Agenten in Gomoku-Spielen zu erstellen, zu testen und gegeneinander antreten zu lassen.
Eine Multi-Agenten-Fußballsimulation mit JADE, bei der KI-Agenten autonom zusammenarbeiten, um in Fußballspielen zu konkurrieren.
FemaleSwitch ist ein KI-gesteuertes Spiel, das die Erfahrungen weiblicher Charaktere verbessert.
Ein KI-Agent, der Pentago Swap spielt, indem er Spielzustände bewertet und optimale Platzierungen unter Verwendung der Monte Carlo Baum Suche auswählt.
Samsung Ballie ist ein mobiler KI-Assistent, der Ihr Zuhause überwacht und interagiert.
AIpacman ist ein Python-Framework, das suchbasierte, feindliche und Verstärkungslernagenten bereitstellt, um das Pac-Man-Spiel zu meistern.