AI Agents for Rock Paper Scissors
0 ReseñasEste repositorio ofrece un marco basado en Python que implementa múltiples agentes de IA para jugar a Piedra-Papel-Tijeras, incluyendo estrategias aleatorias, heurísticas y Q-learning. Permite a los usuarios comparar métricas de rendimiento, visualizar resultados y ampliar con implementaciones de agentes personalizados para educación e investigación.
Plataformas y frameworks de IA
Educación
Juegos
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AI Agents for Rock Paper Scissors
Este repositorio ofrece un marco basado en Python que implementa múltiples agentes de IA para jugar a Piedra-Papel-Tijeras, incluyendo estrategias aleatorias, heurísticas y Q-learning. Permite a los usuarios comparar métricas de rendimiento, visualizar resultados y ampliar con implementaciones de agentes personalizados para educación e investigación.
Plataformas y frameworks de IA
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¿Qué es AI Agents for Rock Paper Scissors?
Los agentes de IA para Piedra-Papel-Tijeras son un proyecto open-source en Python que demuestra cómo construir, entrenar y evaluar diferentes estrategias de IA—juego aleatorio, reconocimiento de patrones basado en reglas y aprendizaje por refuerzo (Q-learning)—en el juego clásico Piedra-Papel-Tijeras. Proporciona clases de agentes modulares, un motor de juego configurable, registro de rendimiento y utilidades de visualización. Los usuarios pueden intercambiar fácilmente agentes, ajustar parámetros de aprendizaje y explorar el comportamiento de IA en escenarios competitivos.
¿Quién usará AI Agents for Rock Paper Scissors?
- Estudiantes que aprenden IA y aprendizaje por refuerzo
- Investigadores en IA experimentando con entornos de juego sencillos
- Educadores creando tutoriales prácticos
- Hobbyistas explorando estrategias de IA
¿Cómo usar AI Agents for Rock Paper Scissors?
- Paso 1: Clona el repositorio: git clone https://github.com/bnurbekov/AI_Agents_For_Rock_Paper_Scissors.git
- Paso 2: Navega al directorio: cd AI_Agents_For_Rock_Paper_Scissors
- Paso 3: Instala dependencias: pip install -r requirements.txt
- Paso 4: Escoge o implementa un agente en el directorio agents/
- Paso 5: Ejecuta el juego: python main.py --agent1 RandomAgent --agent2 QLearningAgent
- Paso 6: Visualiza los registros de rendimiento y gráficos de resultados en la carpeta outputs/
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de AI Agents for Rock Paper Scissors
Las características principales
- Agente de juego aleatorio
- Agente de reconocimiento de patrones basado en reglas
- Agente de aprendizaje por refuerzo Q-learning
- Ejecutor de juego configurable
- Registro de rendimiento y visualización
Los beneficios
- Fácil de configurar y ejecutar
- Diseño modular para extensiones personalizadas
- Perspectivas educativas sobre estrategias de IA
- Código abierto y gratuito para usar
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de AI Agents for Rock Paper Scissors
- Enseñar conceptos básicos de aprendizaje por refuerzo
- Comparar rendimiento de estrategias de IA en juegos sencillos
- Prototipar agentes de juego personalizados
- Demostrar comportamiento de IA en escenarios competitivos
FAQs sobre AI Agents for Rock Paper Scissors
Información de la Compañía AI Agents for Rock Paper Scissors
Reseñas de AI Agents for Rock Paper Scissors
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¿Principales Competidores y Alternativas de AI Agents for Rock Paper Scissors?
- OpenAI Gym Rock-Paper-Scissors environment
- RLCard library for card and simple games
- Custom Tic-Tac-Toe AI frameworks
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