TexasHoldemAgent fournit un environnement modulaire basé sur Python pour entraîner, évaluer et déployer un joueur de poker alimenté par IA pour le Texas Hold’em limit heads-up. Il intègre un moteur de simulation personnalisé avec des algorithmes d'apprentissage par renforcement profond, dont DQN, pour une amélioration itérative de la politique. Les capacités clés incluent l'encodage de l'état de la main, la définition de l'espace d'action (fold, call, raise), la modélisation de la récompense et l'évaluation des décisions en temps réel. Les utilisateurs peuvent personnaliser les paramètres d'apprentissage, utiliser l'accélération CPU/GPU, suivre l'avancement de la formation et charger ou sauvegarder des modèles entraînés. Le cadre supporte des simulations par lot pour tester diverses stratégies, générer des métriques de performance et visualiser les taux de réussite, permettant aux chercheurs, développeurs et amateurs de poker d'expérimenter avec des stratégies de jeu pilotées par l'IA.