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動作日誌

  • Gomoku Battle est un framework Python permettant aux développeurs de construire, tester et faire s'affronter des agents IA dans le jeu Gomoku.
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    Qu'est-ce que Gomoku Battle ?
    Au cœur de Gomoku Battle, se trouve un environnement de simulation robuste où les agents IA suivent un protocole basé sur JSON pour recevoir des mises à jour de l'état du plateau et soumettre des décisions de mouvement. Les développeurs peuvent intégrer des stratégies personnalisées en implémentant de simples interfaces Python, en utilisant des bots d'exemple comme référence. Le gestionnaire de tournois intégré automatise la programmation de matches en round-robin ou à élimination, tandis que des logs détaillés capturent des métriques telles que taux de victoire, temps par mouvement et historiques de jeu. Les résultats peuvent être exportés en CSV ou JSON pour une analyse statistique approfondie. Le framework supporte une exécution parallèle pour accélérer les expériences à grande échelle, et peut être étendu pour inclure des règles personnalisées ou des pipelines d'entraînement, ce qui le rend idéal pour la recherche, l'éducation et le développement concurrentiel d'IA.
    Fonctionnalités principales de Gomoku Battle
    • Protocole d'agent basé sur JSON
    • Moteur de jeu personnalisable
    • Gestionnaire de tournois pour matches en round-robin ou à élimination
    • Journalisation détaillée des mouvements et métriques
    • Bots d'exemple avec Minimax et Monte Carlo Tree Search
  • Java-Action-Storage est un module LightJason qui enregistre, stocke et récupère les actions des agents pour les applications multi-agents distribuées.
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    Qu'est-ce que Java-Action-Storage ?
    Java-Action-Storage est une composante centrale du cadre multi-agents LightJason conçue pour gérer la persistance de bout en bout des actions des agents. Il définit une interface ActionStorage générique avec des adaptateurs pour les bases de données populaires et les systèmes de fichiers, supporte les écritures asynchrones et en lots, et gère l’accès concurrentiel de plusieurs agents. Les utilisateurs peuvent configurer les stratégies de stockage, interroger les journaux d’actions historiques et rejouer les séquences pour auditer le comportement du système ou récupérer l’état des agents après des défaillances. Le module s’intègre via une injection de dépendances simple, permettant une adoption rapide dans les projets d’IA basés sur Java.
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