Le cadre YGO-Agent permet aux chercheurs et aux passionnés de développer des bots IA qui jouent au jeu de cartes Yu-Gi-Oh en utilisant l'apprentissage par renforcement. Il enveloppe le simulateur de jeu YGOPRO dans un environnement compatible OpenAI Gym, définissant des représentations d'état telles que la main, le terrain et les points de vie, ainsi que des représentations d'action incluant l'invocation, l'activation de sorts/pièges et l'attaque. Les récompenses sont basées sur les résultats de victoire/défaite, les dégâts infligés et la progression du jeu. L'architecture de l'agent utilise PyTorch pour implémenter DQN, avec des options pour des architectures de réseau personnalisées, la rejouabilité d'expérience et l'exploration epsilon-greedy. Les modules de journalisation enregistrent les courbes d'entraînement, les taux de victoire et les logs de mouvements détaillés pour l'analyse. Le cadre est modulaire, permettant aux utilisateurs de remplacer ou d'étendre des composants tels que la fonction de récompense ou l'espace d'action.

MIDCA est une architecture modulaire conçue pour supporter la boucle cognitive complète des agents intelligents. Elle traite les entrées sensorielles via un module de perception, interprète les données pour générer et prioriser des objectifs, utilise un planificateur pour créer des séquences d'actions, exécute des tâches, puis évalue les résultats par une couche métacognitive. La conception à double-cycles sépare les réponses réactives rapides du raisonnement délibératif plus lent, permettant aux agents de s'adapter dynamiquement. La cadre extensible et le code source ouvert font de MIDCA un outil idéal pour la recherche et le développement dans la prise de décision autonome, l'apprentissage et la réflexion sur soi en IA.