Poke-Env
Poke-Env — это открытая библиотека на Python, предоставляющая интерактивную среду боя Pokémon, реализации базовых агентов и утилиты для разработки, обучения и оценки AI-агентов в Pokémon Showdown. Поддерживаются синхронные и асинхронные симуляции боя, интеграция с популярными библиотеками обучения с подкреплением и события-ориентированные обратные вызовы для пользовательских политик. Исследователи и разработчики могут легко проводить бенчмаркинг стратегий, мониторить показатели производительности и запускать агентов для соревновательных матчей.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Библиотеки инструментов
#ИП-агенты
#Pokémon Showdown
#симуляции битвы
#Python API
#обучение с подкреплением
#настраиваемые стратегии
#событийная архитектура
#Анализ производительности
#параллельные симуляции
#логирование действий
#дизайн алгоритмов
#парсинг состояния игры
#воспроизводимость исследований
#пошаговые бои
#разработка ИИ
#базовые агенты
#абстракция сетей
#оптимизация производительности
#бенчмаркинг стратегий
#интерактивная среда
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
Poke-Env — это открытая библиотека на Python, предоставляющая интерактивную среду боя Pokémon, реализации базовых агентов и утилиты для разработки, обучения и оценки AI-агентов в Pokémon Showdown. Поддерживаются синхронные и асинхронные симуляции боя, интеграция с популярными библиотеками обучения с подкреплением и события-ориентированные обратные вызовы для пользовательских политик. Исследователи и разработчики могут легко проводить бенчмаркинг стратегий, мониторить показатели производительности и запускать агентов для соревновательных матчей.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Библиотеки инструментов
#ИП-агенты
#Pokémon Showdown
#симуляции битвы
#Python API
#обучение с подкреплением
#настраиваемые стратегии
#событийная архитектура
#Анализ производительности
#параллельные симуляции
#логирование действий
#дизайн алгоритмов
#парсинг состояния игры
#воспроизводимость исследований
#пошаговые бои
#разработка ИИ
#базовые агенты
#абстракция сетей
#оптимизация производительности
#бенчмаркинг стратегий
#интерактивная среда
...
Рекомендуемые
Что такое Poke-Env?
Poke-Env предназначен для упрощения создания и оценки AI-агентов для боёв Pokémon Showdown через всесторонний интерфейс на Python. Он управляет коммуникацией с сервером Pokémon Showdown, парсит данные игрового состояния и управляет действиями по раунду через архитектуру, основанную на событиях. Пользователи могут расширять базовые классы игроков для реализации индивидуальных стратегий с использованием обучения с подкреплением или эвристических алгоритмов. В рамках этого фреймворка встроена поддержка симуляций боёв, параллельных матчей и детального логирования действий, наград и результатов для воспроизводимых исследований. А abstraction'я низкоуровневых сетевых и парсинговых задач позволяет AI-исследователям и разработчикам сосредоточиться на проектировании алгоритмов, настройке производительности и сравнительном бенчмаркинге стратегий боя.
Кто будет использовать Poke-Env?
- Учёные в области ИИ
- Разработчики обучения с подкреплением
- Энтузиасты игровой ИИ
- Преподаватели и студенты в области ИИ
Как использовать Poke-Env?
- Шаг 1: Установите poke-env через pip: pip install poke-env
- Шаг 2: Настройте учётные данные для Showdown или разверните локальный сервер
- Шаг 3: Импортируйте классы Poke-Env и определите пользовательского игрока, наследующегося от BasePlayer
- Шаг 4: Реализуйте choose_move и обработчики событий или интегрируйте свою модель RL
- Шаг 5: Запустите бои или турнирный цикл и соберите показатели эффективности
- Шаг 6: Анализируйте логи и улучшайте стратегии на основе полученных результатов
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества Poke-Env
Основные функции
- Python API для интеграции с Pokémon Showdown
- Интерактивная среда боя с синхронными и асинхронными симуляциями
- Готовые реализации базовых агентов
- Архитектура на основе событий для пользовательских callback-ов
- Интеграция с библиотеками обучения с подкреплением
- Логирование боёв и аналитика эффективности
Преимущества
- Ускоряет разработку AI-агентов для боёв Pokémon
- Стандартизирует бенчмаркинг и обеспечивает воспроизводимость
- Абстрагирует сетевые и парсинговые задачи низкого уровня
- Легко расширяется под пользовательские стратегии
- Поддерживает параллельные симуляции для быстрого обучения
Основные Сценарии Использования и Приложения Poke-Env
- Исследования в области обучения с подкреплением на пошаговых боях
- Бенчмаркинг стратегий ИИ в Pokémon Showdown
- Образовательные руководства по разработке игровых AI
- AI-соревнования и турниры для Pokémon-агентов
Часто Задаваемые Вопросы о Poke-Env
Информация о Компании Poke-Env
- Poke-Env
Аналитика Poke-Env
Посещения Со Временем
Ежемесячные Посещения
748
Средняя Продолжительность Посещения
00:10:18
Страниц за Посещение
4.47
Показатель Отказа
40.48%
Sep 2025 - Nov 2025 Общий Трафик
География
Топ 2 Регионов
United States
62.51%
United Kingdom
37.49%
Sep 2025 - Nov 2025 Мировой Десктоп Только
Источники Трафика
Direct
47.89%
Search
38.49%
Social
6.46%
Referrals
6.17%
Paid Referrals
0.96%
Mail
0.04%
Sep 2025 - Nov 2025 Десктоп Только
Обзоры Poke-Env
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы Poke-Env?
- OpenAI Gym
- PettingZoo
- RLlib
- Gymnasium
- Stable Baselines3
Вам также может понравиться：
Gobii позволяет командам создавать автономных цифровых работников 24/7 для автоматизации веб-исследований и рутинных задач.
Neon AI упрощает командное сотрудничество с помощью настраиваемых AI-агентов.
Salesloft - это платформа, управляемая ИИ, которая улучшает вовлеченность в продажи и автоматизацию рабочих процессов.
Autogpt — это библиотека на Rust для создания автономных ИИ-агентов, взаимодействующих с OpenAI API для выполнения многоэтапных задач
Angular — это фреймворк веб-разработки для создания современных, масштабируемых приложений.
Построитель конвейеров RAG на базе ИИ, который обрабатывает документы, создает встраивания и обеспечивает ответы на вопросы в режиме реального времени через настраиваемые интерфейсы чата.
Платформа для простого создания и эксплуатации генеративных ИИ-приложений.
BrandCrowd предлагает настраиваемые логотипы, визитки и дизайны для социальных сетей с тысячами шаблонов.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Оптимизируйте управление лидами с помощью интеллектуальной автоматизации.
Skywork AI - это инновационный инструмент для повышения производительности с использованием ИИ.
Агенты AI Five9 улучшают взаимодействие с клиентами с помощью интеллектуальной автоматизации.
Фреймворк Mosaic AI Agent улучшает возможности ИИ с помощью извлечения данных и передовых методов генерации.
Windsurf AI Agent помогает оптимизировать условия для виндсёрфинга и рекомендации по снаряжению.
Glean - это платформа AI-помощника для корпоративного поиска и открытия знаний.
NVIDIA Cosmos предоставляет разработчикам ИИ современные инструменты для обработки данных и обучения моделей.
Платформа обслуживания клиентов на основе ИИ, предлагающая эффективные решения для общения.
Рамочная инфраструктура, которая динамически маршрутизирует запросы между несколькими LLM и использует GraphQL для эффективной обработки комбинированных подсказок.
Планировщик путешествий на основе искусственного интеллекта для персонализированных поездок.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
Летта - это агент ИИ, который эффективно и точно обрабатывает ответы на электронные письма.
Moddy - это агент ИИ, предназначенный для улучшения трансформации кода в нескольких репозиториях.
Cody AI помогает разработчикам эффективно писать, просматривать и понимать код.
Решение для создания настраиваемых AI-агентов с использованием LangChain на AWS Bedrock, использующих базовые модели и пользовательские инструменты.
scenario-go — это SDK на Go для определения сложных рабочих процессов, управляемых ИИ, обработки подсказок, контекста и многопошаговых задач ИИ.
Раamework основанный на ROS для совместной работы нескольких роботов, обеспечивающий автономное распределение задач, планирование и выполнение миссий в командах.
Открытая визуальная IDE, позволяющая инженерам по ИИ создавать, тестировать и развертывать агентные рабочие процессы в 10 раз быстрее.
LangGraph Learn предлагает интерактивный графический интерфейс для проектирования и выполнения рабочих процессов агентов ИИ, основанных на графах, визуализируя цепочки языковых моделей.
AIDE предоставляет генерацию кода на основе ИИ, отладку, документацию и управление пакетами в рамках интегрированного веб-IDE.
Методология, предлагающая двенадцать лучших практик для проектирования, настройки и развертывания масштабируемых и легко поддерживаемых AI-агентов.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
Python-фреймворк для построения многошаговых цепочек рассуждений и агентных рабочих процессов с большими языковыми моделями.
SARL — это язык программирования, ориентированный на агентную модель, и среда выполнения, обеспечивающая реактивное поведение и моделирование среды для многогентных систем.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
Обеспечивает бекенд FastAPI для визуальной оркестровки и выполнения рабочих процессов языковых моделей на графах в интерфейсе LangGraph.
CodeBeaver — это AI-агент, который эффективно помогает в кодировании и отладке.
AveHR — это агент по управлению человеческими ресурсами с искусственным интеллектом для оптимизации задач HR.
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
Автономный AI-агент, который пишет, тестирует и рефакторит проект кода, используя LLM с итеративной тестово-ориентированной разработкой.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Шаблон агента ИИ, показывающий автоматическое планирование задач, управление памятью и выполнение инструментов с помощью API OpenAI.
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
Открытая платформа, реализующая кооперативное обучение с подкреплением для мультияпонных агентов при автономном управлении в симуляции.
Библиотека Python с интерактивным интерфейсом чата на основе Flet для построения агентов LLM с поддержкой выполнения инструментов и памяти.
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
Python-фреймворк для лёгкого декларативного определения и выполнения рабочих процессов AI-агентов с помощью спецификаций в стиле YAML.
Питоновский фреймворк, реализующий протокол Model Context, для создания и запуска серверов AI-агентов с пользовательскими инструментами.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
LangGraph позволяет разработчикам Python создавать и управлять индивидуальными рабочими процессами AI-агентов, используя модульные графовые пайплайны.
Обертка Python, обеспечивающая беспрепятственные вызовы API Anthropic Claude через существующие интерфейсы SDK Python OpenAI.
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.
LinkAgent координирует несколько языковых моделей, систем поиска и внешних инструментов для автоматизации сложных процессов на базе ИИ.