TexasHoldemAgent bietet eine modulare Umgebung auf Python-Basis, um einen KI-gestützten Poker-Spieler für Heads-up-Limits Texas Hold'em zu trainieren, zu bewerten und einzusetzen. Es integriert eine benutzerdefinierte Simulations-Engine mit Algorithmen des Deep Reinforcement Learning, einschließlich DQN, für iterative Politikverbesserung. Zu den Kernfunktionen gehören die Codierung des Hand-Zustands, Definitionsbereich für Aktionen (fold, call, raise), Belohnungsformung und Echtzeit-Entscheidungsbewertung. Nutzer können Lernparameter anpassen, CPU/GPU-Beschleunigung nutzen, den Trainingsfortschritt überwachen sowie trainierte Modelle laden oder speichern. Das Framework unterstützt Batch-Simulationen zur Testung verschiedener Strategien, Generierung von Leistungskennzahlen und Visualisierung der Gewinnraten, wodurch Forscher, Entwickler und Poker-Enthusiasten experimentieren können, um KI-gesteuerte Spielstrategien zu entwickeln.

Glider Proctoring wurde für Onlinebewertungen entwickelt und bietet Echtzeitüberwachung und Bildschirmfreigabe, um die Integrität der Prüfung zu wahren. Die Erweiterung erfasst die Bildschirme der Kandidaten, während sie Bewertungen auf Plattformen wie Glider AI abschließen. Sie bietet robuste Funktionen, um Betrug zu verhindern und ein faires Testerlebnis zu gewährleisten, und nutzt fortschrittliche KI, um Aktivitäten wie Augenbewegungen und Systeminteraktionen zu verfolgen, wodurch die Bewertungsumgebung geschützt wird.