YGO-Agent
0 AvaliaçõesYGO-Agent é uma estrutura de reforço de aprendizado de código aberto projetada para treinar agentes de IA para jogar o jogo de cartas Yu-Gi-Oh. Integra-se com o simulador YGOPRO para modelar estados do jogo, definir espaços de ação e calcular recompensas. Desenvolvido em Python e PyTorch, suporta treinamento baseado em DQN, registro de métricas de desempenho e configurações personalizáveis. Os usuários podem simular milhares de duelos, ajustar estratégias e avaliar agentes contra oponentes incorporados ou humanos.
Plataformas e Frameworks de IA
Ambiente de Desenvolvimento
Jogos
#IA Yu-Gi-Oh
#Aprendizado por Reforço
#bots de jogo
#implementação DQN
#OpenAI Gym
#Ferramentas de Treinamento de IA
#IA para jogos de cartas
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#desenvolvimento de estratégia de jogos
#métricas de treinamento de IA
#replay de experiência em IA
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YGO-Agent é uma estrutura de reforço de aprendizado de código aberto projetada para treinar agentes de IA para jogar o jogo de cartas Yu-Gi-Oh. Integra-se com o simulador YGOPRO para modelar estados do jogo, definir espaços de ação e calcular recompensas. Desenvolvido em Python e PyTorch, suporta treinamento baseado em DQN, registro de métricas de desempenho e configurações personalizáveis. Os usuários podem simular milhares de duelos, ajustar estratégias e avaliar agentes contra oponentes incorporados ou humanos.
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Camtasia Online é uma ferramenta gratuita para gravação de tela e edição de vídeo, tudo a partir do seu navegador web.
Avoid.so
Avoid.so oferece tecnologia avançada de humanização por IA para contornar algoritmos de detecção de IA de forma perfeita.
Chatronix
Agregador LLM que conecta múltiplos modelos de IA em uma única plataforma para comparação, integração e automação.
O que é YGO-Agent?
A estrutura YGO-Agent permite que pesquisadores e entusiastas desenvolvam bots de IA que jogam o jogo de cartas Yu-Gi-Oh usando reforço de aprendizado. Ela encapsula o simulador de jogo YGOPRO em um ambiente compatível com OpenAI Gym, definindo representações de estado como mão, campo e pontos de vida, e representações de ação incluindo convocação, ativação de feitiço/armadilha e ataque. As recompensas são baseadas em resultados de vitória/derrota, dano causado e progresso no jogo. A arquitetura do agente usa PyTorch para implementar DQN, com opções para arquiteturas de rede personalizadas, replay de experiência e exploração epsilon-greedy. Módulos de registro gravam curvas de treinamento, taxas de vitória e logs detalhados de movimentos para análise. A estrutura é modular, permitindo que usuários substituam ou estendam componentes como a função de recompensa ou espaço de ação.
Quem usará YGO-Agent?
- Pesquisadores de Reforço de Aprendizado
- Desenvolvedores de IA de Jogos
- Entusiastas de Yu-Gi-Oh
- Estudantes e Educadores de IA
Como usar YGO-Agent?
- Passo 1: Clone o repositório do GitHub.
- Passo 2: Instale as dependências via pip install -r requirements.txt.
- Passo 3: Baixe e configure o caminho do simulador YGOPRO em config.yml.
- Passo 4: Lance o simulador e certifique-se de que funciona headless.
- Passo 5: Execute python train.py para iniciar o treinamento do agente.
- Passo 6: Use python evaluate.py --model
para avaliar o desempenho do agente.
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de YGO-Agent
Principais recursos
- Ambiente OpenAI Gym para Yu-Gi-Oh
- Módulo de treinamento baseado em DQN
- Espaços de estado e ação personalizáveis
- Registro de desempenho e métricas
- Suporte para oponentes humanos e IA
Os benefícios
- Acelera a pesquisa em IA de jogos
- Design modular e extensível
- Código aberto e de comunidade
- Compatibilidade multiplataforma
- Configuração fácil e reprodutibilidade
Principais Casos de Uso & Aplicações de YGO-Agent
- Pesquisa acadêmica em IA de jogos
- Otimização de estratégias competitivas
- Ferramenta educacional para aprendizado de RL
- Benchmark de IA para jogos de cartas
- Testes automáticos de estratégias de Yu-Gi-Oh
FAQs sobre YGO-Agent
Informações da Empresa YGO-Agent
Avaliações de YGO-Agent
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de YGO-Agent?
- RLCard
- SabberStone
- OpenAI Gym
- DeepMind Lab
- Project-Galaxy
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