🏜 GamingAgent – это простое решение для развертывания локальных игровых агентов (CUA – Computer Use Agents).

В репозитории представлены примеры агентов для:

- Super Mario Bros (1985) – классическая платформенная игра;
- Sokoban – головоломка с перемещением коробок;
- 2048 – логическая игра-головоломка;
- Tetris – культовая аркадная игра;
- Candy Crush – популярная головоломка с элементами стратегии и другие.

В каждом примере описаны этапы установки, настройки, запуска игры и агента, а также приведены рекомендации по оптимизации и настройке параметров, таких как политика агентов или количество рабочих потоков.

GamingAgent предоставляет подробную документацию по установке и настройке. С помощью простых команд можно легко развернуть агентов и тестить их.

Поддерживает API от ведущих И:

- OpenAI: gpt-4o, gpt-4o-mini, o1, o3-mini;
- Anthropic: claude-3-5, claude-3-7 и другие;
- Gemini: gemini-1.5, gemini-2.0 и варианты с режимом "thinking";
- Deepseek: chat и reasoner.
Такой широкий выбор позволяет разработчикам тестировать различные модели и выбирать наиболее подходящую под конкретную задачу.

Можно применять разные стратегии игровых агентов, используя встроенные режимы: «long», «short», «alternate» или можно реализовывать собственные алгоритмы.

Это интересно для тех, кто работает в области планирования и принятия решений в реальном времени.

GamingAgent позволяет запускать агентов локально.

Алекс Альберт, руководитель отдела по связям с клиентами Antropic лайкнул это проект, Claude-3.7 отлично показывает себя в игре в Марио.

Установка:
git clone https://github.com/lmgame-org/GamingAgent.git
cd GamingAgent

▪ Github

@ai_machinelearning_big_data


#python #aiagents #gaminga