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。
