AI Agents for Rock Paper Scissors
0 AvaliaçõesEste 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.
Plataformas e Frameworks de IA
Educação
Jogos
#estratégias de IA
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#desenvolvimento de jogos
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#IA competitiva
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#troca de agentes
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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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EaseUS VoiceWave
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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
Avaliações de AI Agents for Rock Paper Scissors
5/5
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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