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경쟁 AI

  • Colosseum Agent Battles

    Uma estrutura em Python que orquestra e compete agentes de IA personalizáveis em batalhas estratégicas simuladas.
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    O que é Colosseum Agent Battles?
    Colosseum Agent Battles fornece um SDK modular em Python para construir competições de agentes de IA em arenas personalizáveis. Os usuários podem definir ambientes com terrenos, recursos e regras específicos, e implementar estratégias de agentes via interface padronizada. O framework gerencia o agendamento de batalhas, lógica de árbitro e registro em tempo real das ações e resultados dos agentes. Inclui ferramentas para realizar torneios, acompanhar estatísticas de vitória/derrota e visualizar o desempenho dos agentes através de gráficos. Desenvolvedores podem integrar com bibliotecas populares de aprendizado de máquina para treinar agentes, exportar dados de batalha para análise e estender módulos de árbitro para aplicar regras personalizadas. Tudo isso agiliza a avaliação de estratégias de IA em confrontos cara a cara. Também suporta registros em formatos JSON e CSV para análises posteriores.
    Recursos Principais do Colosseum Agent Battles
    • Criação de ambientes de batalha personalizáveis
    • SDK de agentes com interface padronizada
    • Agendamento de batalhas e lógica de árbitro
    • Registro em tempo real de ações e resultados
    • Gestão de torneios e classificação
    • Visualização de desempenho embutida

  • Azul Game AI Agent

    Um agente de IA que usa Minimax e Monte Carlo Tree Search para otimizar a colocação de azulejos e pontuação em Azul.
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    O que é Azul Game AI Agent?
    O Agente de IA do Jogo Azul é uma solução especializada de IA para a competição do jogo de tabuleiro Azul. Implementado em Python, ele modela o estado do jogo, aplica busca Minimax para poda determinística e utiliza Monte Carlo Tree Search para explorar resultados estocásticos. O agente usa heurísticas personalizadas para avaliar posições no tabuleiro, priorizando padrões de colocação de azulejos que geram pontos altos. Ele suporta modo de torneio head-to-head, simulações em lote e registro de resultados para análise de desempenho. Usuários podem ajustar os parâmetros do algoritmo, integrar com ambientes de jogo personalizados e visualizar árvores de decisão para entender a seleção de movimentos.

  • AI Agents for Rock Paper Scissors

    Kit de ferramentas Python de código aberto que oferece reconhecimento de padrões baseado em regras, agentes de aprendizado por reforço e aleatórios para Pedra-Papel-Tesoura.
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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.
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