TexasHoldemAgent fornece um ambiente modular baseado em Python para treinar, avaliar e implantar um jogador de poker alimentado por IA para Texas Hold’em limit heads-up. Integra um motor de simulação personalizado com algoritmos de aprendizado por reforço profundo, incluindo DQN, para melhoria iterativa de políticas. Funcionalidades principais incluem codificação do estado das mãos, definição do espaço de ações (Fold, Call, Raise), modelagem de recompensas e avaliação de decisões em tempo real. Usuários podem personalizar os parâmetros de aprendizagem, usar aceleração de CPU/GPU, monitorar o progresso do treinamento e carregar ou salvar modelos treinados. O framework suporta simulação em lote para testar várias estratégias, gerar métricas de desempenho e visualizar taxas de vitória, capacitando pesquisadores, desenvolvedores e entusiastas de poker a experimentar estratégias de jogo orientadas por IA.

O Glider Proctoring é projetado para avaliações online, proporcionando monitoramento em tempo real e compartilhamento de tela para manter a integridade do exame. A extensão captura as telas dos candidatos enquanto eles completam avaliações em plataformas como Glider AI. Oferece recursos robustos para prevenir fraudes e garantir uma experiência de teste justa, usando IA avançada para rastrear atividades como movimento ocular e interação com o sistema, protegendo assim o ambiente de avaliação.