TexasHoldemAgentは、Pythonを基盤としたモジュール式環境を提供し、HEAD-UPリミットテキサスホールデムポーカーのAIプレイヤーを訓練、評価、展開します。カスタムのシミュレーションエンジンとDQNなどの深層強化学習アルゴリズムを統合し、反復的なポリシー改善を行います。主な機能には、ハンド状態のエンコード、アクションスペースの定義（フォールド、コール、レイズ）、報酬設計、リアルタイムでの意思決定評価があります。ユーザーは学習パラメータをカスタマイズし、CPU/GPUの高速化を利用し、訓練進行状況をモニターし、訓練済みモデルを読み込んだり保存したりできます。フレームワークはバッチシミュレーションをサポートし、さまざまな戦略のテストやパフォーマンスメトリクスの生成、勝率の可視化を可能にし、研究者、開発者、ポーカー愛好家のAI駆動のゲームプレイ戦略の実験を支援します。

Glider Proctoringは、オンライン評価を目的としたもので、試験の整合性を維持するためにリアルタイムモニタリングと画面共有を提供します。拡張機能は、Glider AIなどのプラットフォーム上で評価を行う受験者の画面をキャプチャします。これは、作弊を防止し、公正な試験体験を保障するための強力な機能を提供し、アイムーブメントやシステムのインタラクションなどの活動を追跡する高度なAIを使用して、評価環境を保護します。