TexasHoldemAgent는 Python 기반의 모듈형 환경으로, 헤드업 제한 텍사스 홀덤 포커용 AI 플레이어를 훈련, 평가, 배포합니다. 커스텀 시뮬레이션 엔진과 DQN을 포함한 딥 강화 학습 알고리즘을 통합하여 정책을 반복적으로 개선합니다. 주요 기능에는 핸드 상태 인코딩, 액션 공간 정의(폴드, 콜, 레이즈), 보상 설계, 실시간 의사결정 평가가 포함됩니다. 사용자들은 학습 파라미터를 조정하고, CPU/GPU 가속을 활용하며, 훈련 진행 상황을 모니터링하고, 학습된 모델을 로드하거나 저장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 배치 시뮬레이션을 지원하여 다양한 전략 테스트, 성능 지표 생성, 승률 시각화를 가능하게 하며, 연구자, 개발자, 포커 열정가들이 AI 기반 게임 전략 실험을 할 수 있도록 돕습니다.

Glider Proctoring은 온라인 평가를 위해 설계되었으며, 시험의 무결성을 유지하기 위해 실시간 모니터링과 화면 공유를 제공합니다. 이 확장 프로그램은 수험자가 Glider AI와 같은 플랫폼에서 평가를 완료하는 동안 수험자의 화면을 캡처합니다. 부정행위를 방지하고 공정한 시험 경험을 보장하기 위한 강력한 기능을 제공하며, 고급 AI를 사용하여 눈의 움직임 및 시스템 상호작용과 같은 활동을 추적하여 평가 환경을 보호합니다.