TexasHoldemAgent提供一個基於Python的模組化環境，用於訓練、評估和部署由AI驅動的對戰限制德州撲克角色。它整合了自定義模擬引擎與深度強化學習算法（如DQN），用於反覆策略改進。主要功能包括手牌狀態編碼、行動空間定義（棄牌、跟注、加注）、獎勵塑造和即時決策評估。用戶可自訂學習參數、利用CPU/GPU加速、監控訓練進度，並載入或儲存訓練模型。該框架支援批次模擬，測試策略、產生性能數據及視覺化勝率，幫助研究者、開發者和撲克愛好者實驗AI驅動的遊玩策略。

Glider Proctoring 專為線上考核設計，提供即時監控和螢幕共享，以維持考試的完整性。該擴充功能在考生通過平台如 Glider AI 完成考核時捕獲他們的螢幕。它提供強大的功能以防止作弊並確保公平的測試體驗，使用先進的 AI 追蹤眼球運動和系統互動等活動，從而保護考核環境。