AI Agents for Rock Paper Scissors

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Este repositório fornece uma estrutura baseada em Python que implementa vários agentes de IA para jogar Pedra-Papel-Tesoura, incluindo estratégias aleatórias, heurísticas e Q-learning. Permite aos usuários comparar métricas de desempenho, visualizar resultados e estender com implementações de agentes personalizados para fins educacionais e de pesquisa.
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May 01 2025
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AI Agents for Rock Paper Scissors
Este repositório fornece uma estrutura baseada em Python que implementa vários agentes de IA para jogar Pedra-Papel-Tesoura, incluindo estratégias aleatórias, heurísticas e Q-learning. Permite aos usuários comparar métricas de desempenho, visualizar resultados e estender com implementações de agentes personalizados para fins educacionais e de pesquisa.
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O que é AI Agents for Rock Paper Scissors?

AI Agents for Rock Paper Scissors é um projeto de código aberto em Python que demonstra como construir, treinar e avaliar diferentes estratégias de IA — jogo aleatório, reconhecimento de padrões baseado em regras e aprendizado por reforço (Q-learning) — no clássico jogo Pedra-Papel-Tesoura. Oferece classes de agentes modulares, um executor de jogo configurável, registro de desempenho e utilitários de visualização. Os usuários podem facilmente trocar agentes, ajustar parâmetros de aprendizagem e explorar o comportamento da IA em cenários competitivos.

Quem usará AI Agents for Rock Paper Scissors?

  • Estudantes aprendendo IA e aprendizado por reforço
  • Pesquisadores de IA experimentando com ambientes de jogos simples
  • Educadores criando tutoriais práticos
  • Hobbyistas explorando estratégias de IA

Como usar AI Agents for Rock Paper Scissors?

  • Passo 1: Clone o repositório: git clone https://github.com/bnurbekov/AI_Agents_For_Rock_Paper_Scissors.git
  • Passo 2: Navegue até a pasta: cd AI_Agents_For_Rock_Paper_Scissors
  • Passo 3: Instale as dependências: pip install -r requirements.txt
  • Passo 4: Escolha ou implemente um agente no diretório agents/
  • Passo 5: Execute o jogo: python main.py --agent1 RandomAgent --agent2 QLearningAgent
  • Passo 6: Visualize os registros de desempenho e os gráficos de resultados na pasta outputs/

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de AI Agents for Rock Paper Scissors

Principais recursos

  • Agente de jogada aleatória
  • Agente de reconhecimento de padrões baseado em regras
  • Agente de aprendizado por reforço Q-learning
  • Executor de jogo configurável
  • Registro de desempenho e visualização

Os benefícios

  • Fácil de configurar e executar
  • Design modular para extensões personalizadas
  • Insights educacionais sobre estratégias de IA
  • Código aberto e gratuito para uso

Principais Casos de Uso & Aplicações de AI Agents for Rock Paper Scissors

  • Ensinar conceitos básicos de aprendizado por reforço
  • Comparar o desempenho de estratégias de IA em jogos simples
  • Prototipar agentes de jogo personalizados
  • Demonstrar o comportamento de IA em cenários competitivos

FAQs sobre AI Agents for Rock Paper Scissors

Informações da Empresa AI Agents for Rock Paper Scissors

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Principais Concorrentes e Alternativas de AI Agents for Rock Paper Scissors?

  • OpenAI Gym Rock-Paper-Scissors environment
  • RLCard library for card and simple games
  • Custom Tic-Tac-Toe AI frameworks

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