YGO-Agent是一個設計用於訓練AI代理中玩遊戲王卡牌遊戲的開源強化學習框架。它與YGOPRO模擬器整合，以建模遊戲狀態、定義動作空間並計算獎勵。基於Python與PyTorch，支援DQN訓練、性能指標記錄和可自訂配置。用戶可以模擬數千場決鬥、微調策略，並對內建或真人對手評估代理。
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YGO-Agent
YGO-Agent是一個設計用於訓練AI代理中玩遊戲王卡牌遊戲的開源強化學習框架。它與YGOPRO模擬器整合，以建模遊戲狀態、定義動作空間並計算獎勵。基於Python與PyTorch，支援DQN訓練、性能指標記錄和可自訂配置。用戶可以模擬數千場決鬥、微調策略，並對內建或真人對手評估代理。
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Qoder
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Pippit
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Gobii 讓團隊建立全天候（24/7）自主的數位工作者，以自動化網路研究與例行工作。
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透過自然語言自動化研究、瀏覽器任務、網頁擷取與檔案管理的對話式 AI 助手。
GLM Image
GLM Image 結合自回歸與擴散混合模型，生成高保真 AI 圖像並具備卓越的文字渲染能力。
AirMusic
AirMusic.ai 可從文字提示生成高品質的 AI 音樂曲目，支援風格與情緒自訂，並能匯出分軌（stems）。
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Edensign 是一個由 AI 驅動的虛擬佈置平台，能快速且逼真地改造房地產照片。
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remio 是一個由 AI 驅動的個人知識中心，能自動捕捉並組織您的所有數位資訊。
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Seedance 1.5 Pro
Seedance 1.5 Pro 是一款以 AI 為驅動的電影級影片生成器，具備完美的口型同步與即時音視同步功能。
TattooAI AI Tattoo Generator
AI刺青生成器利用先進的人工智慧技術，快速創建個人化且高品質的刺青設計。
YGO-Agent 是什麼？
YGO-Agent框架允許研究人員與愛好者利用強化學習開發能玩遊戲王卡牌遊戲的AI機器人。它將YGOPRO遊戲模擬器包裝成與OpenAI Gym相容的環境，定義手牌、場地和生命值等狀態表示，並包括召喚、魔法/陷阱啟動和攻擊等行動。獎勵基於勝負結果、造成的傷害和遊戲進展。代理架構使用PyTorch實作DQN，並提供客製化網絡架構、經驗回放及epsilon-greedy探索選擇。記錄模組可以記載訓練曲線、勝率與詳細行動日誌供分析。此框架為模組化設計，允許用戶替換或擴充獎勵函數或行動空間等元件。
誰會使用 YGO-Agent？
- 強化學習研究者
- 遊戲人工智慧開發者
- 遊戲王愛好者
- 人工智慧學生與教育者
如何使用 YGO-Agent？
- 步驟一：從GitHub克隆專案。
- 步驟二：用pip install -r requirements.txt安裝依賴套件。
- 步驟三：在config.yml中下載並設定YGOPRO模擬器的路徑。
- 步驟四：啟動模擬器，確保其無頭（headless）運行。
- 步驟五：執行 python train.py 開始代理的訓練。
- 步驟六：使用 python evaluate.py --model
評估代理性能。
平台
- mac
- windows
- linux
YGO-Agent 的核心特徵與益處
主要功能
- Yu-Gi-Oh專用OpenAI Gym環境
- 基於DQN的訓練模組
- 可自訂狀態與行動空間
- 性能記錄與指標
- 支援真人與AI對手
優點
- 加速遊戲AI研究
- 模組化與擴展性設計
- 開源且社群驅動
- 跨平台相容
- 配置簡單且具可重複性
YGO-Agent 的主要使用案例與應用
- 遊戲AI領域的學術研究
- 競技策略優化
- RL學習的教育工具
- 卡牌遊戲AI基準測試
- Yu-Gi-Oh策略的自動測試
YGO-Agent 的常見問答
YGO-Agent 公司信息
YGO-Agent 評論
5/5
YGO-Agent 的主要競爭對手和替代方案？
- RLCard
- SabberStone
- OpenAI Gym
- DeepMind Lab
- Project-Galaxy
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