GamingAgent：打造个性化电脑游戏AI助手
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ga/GamingAgent 项目介绍
GamingAgent 是一个开源项目，旨在为用户提供一个简单的部署方案，用于在个人电脑和笔记本电脑上运行计算机使用Agent（CUA）。作为LMGames项目的一部分，GamingAgent 当前专注于构建本地游戏Agent。
项目当前功能包括：
- 支持平台游戏和Atari游戏的Agent。
项目技术分析
GamingAgent 使用了多种先进的技术和框架，包括但不限于：
- 支持多种API模型，如OpenAI的gpt-4o、Anthropic的claude-3.7、Gemini和Deepseek等。
- 提供了易于使用的API接口，用户可以根据需要选择不同的API提供者和模型名称。
- 设计了灵活的并发控制策略，用户可以根据游戏和模型的不同，调整并发间隔、API响应延迟估计等参数。
- 支持自定义策略，用户可以在
mario_agent.py中实现自己的策略，并根据需要进行部署。
项目及技术应用场景
GamingAgent 可以应用于多种游戏场景，包括但不限于以下游戏：
- Super Mario Bros (1985 by Nintendo)：通过AI Agent自动完成游戏关卡，提供游戏策略演示。
- Sokoban 1989 (Modified)：自动解决箱子推挤问题，展示AI的推理能力。
- 2048：自动合并数字瓷砖，达到游戏的高分。
- Tetris：自动控制下落方块，完成游戏目标。
- Candy Crush：自动匹配糖果，完成关卡。
GamingAgent 的核心功能是提供一个易于部署和使用的AI游戏Agent，用户可以通过简单的命令行操作，启动Agent，实现游戏的自动玩。
项目特点
易于部署和使用
GamingAgent 提供了详细的安装指南和API文档，用户可以快速入门并部署到自己的游戏环境中。
灵活的API支持
项目支持多种API模型，用户可以根据自己的需求和偏好选择合适的模型进行游戏。
自定义策略
用户可以根据自己的需求，在mario_agent.py中实现和部署自定义策略，实现更个性化的游戏体验。
多游戏支持
GamingAgent 支持多种经典游戏，包括Super Mario Bros、Sokoban、2048、Tetris和Candy Crush等，用户可以根据自己的喜好选择游戏。
高度可配置
项目允许用户配置多种参数，如并发间隔、API响应延迟估计、线程数等，以满足不同游戏和模型的需求。
GamingAgent 作为一个开源项目，不仅为游戏爱好者提供了一个强大的工具，也为AI爱好者提供了一个实践和探索的平台。通过使用GamingAgent，用户可以轻松地将AI技术应用到自己的游戏中，体验AI带来的无限可能。如果你对游戏AI感兴趣，不妨尝试使用GamingAgent，开启你的AI游戏之旅！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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