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Python-SerpentAI是一个基于AI的代理框架，用于游戏。

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简介：
本游戏代理框架旨在协助您构建人工智能（AI）或机器人（Bots），从而能够参与并体验您所拥有的各类游戏。它提供了一个强大的工具集，方便您开发和部署这些虚拟代理，以提升您的游戏乐趣和互动体验。

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  • Python-SerpentAI：用于游戏的AI代理框架
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    SerpentAI是一款基于Python的游戏AI开发框架，旨在简化在各类游戏中创建和测试AI代理的过程。它为开发者提供了一个强大且灵活的平台来探索游戏人工智能的应用潜力。 游戏代理框架帮助您创建AI或Bots来玩任何您拥有的游戏！
     
  • body-pose-beat-game: 这是一个基于TensorFlow.js的AI游戏，利用Posene...
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    Body-Pose-Beat Game是一款运用TensorFlow.js和PoseNet技术开发的创新AI游戏。玩家通过身体动作与音乐节奏互动，体验独特且充满乐趣的游戏过程。 触摸点游戏需要使用网络摄像头，并且是基于 TensorFlow.js 的 AI 游戏，利用他们的 Posenet 预训练模型。该游戏的目标是通过用与屏幕上出现的彩色点匹配的手击中这些点来获得尽可能多的分数。请确保您的网络摄像头处于活动状态。 要运行这个项目，请执行以下命令： ``` npm install npm start ``` 玩得开心...
     
  • X:X是一个基于TS的ECS框架。
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    X是一款采用TypeScript语言开发的ECS（实体组件系统）框架，旨在为游戏和应用程序开发者提供高效、模块化的状态管理解决方案。 这是一个用TS编写的ECS框架，设计初衷不仅是为了游戏开发，还可以用于通用前端框架。待办事项包括：多World的使用、资源共享与通讯更加丰富和完善的事件机制性能优化；增加一些机制来减少因组件和系统的动态改变而产生的计算；混合模式与基于混合的多“继承”子系统及子实例。 XX的目标不是一个专门为游戏设计的ECS框架，而是最纯粹且不依赖任何业务场景的高度精简框架。当我们为游戏领域开发ECS框架时，可以在这个基础上进行扩展，并且X不会携带任何业务相关的代码，只包含理论实现部分，因此X更容易被定制成适用于各类游戏的独特底层架构。 另一方面，传统前端框架采用的是MVVM模式。
     
  • 游戏中的AI：开源游戏框架
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    本开源游戏框架致力于为开发者提供强大的人工智能模块，简化游戏开发流程，促进游戏行业创新。适合各层次开发者使用与贡献。 提供用于构建2D游戏的框架或游戏引擎，并包括管理状态驱动实体和自治代理的复杂AI例程。尽管该库提供了几种强大的AI技术，并负责更新和渲染游戏实体所需的所有计算。
     
  • 基于Qt框架的2048游戏
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    本作品是一款基于Qt框架开发的经典数字拼图游戏2048。玩家通过滑动操作合并相同数字的方块，目标是创造出数值为2048的方块，界面简洁、玩法易上手且富有趣味性。 本人新学Qt后参考网上的一些连连看和贪吃蛇的代码，编写了2048游戏。
     
  • AgentPy: 一个用于在Python中开发和分析基于代理模型的开源框架
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    AgentPy是一款开源框架，专为Python用户设计，支持基于代理的建模与仿真。它提供了强大的工具来创建、调试及分析复杂的系统动态模拟，助力科学研究与教育实践。 Agentpy是一个开源库，用于在Python中开发和分析基于代理的模型。该框架在一个统一环境中集成了模型设计、数值实验和数据分析的任务，并且针对交互式计算进行了优化。如果您有任何问题或需要提出改进意见，请访问其官方渠道进行反馈。 安装方法如下： ``` pip install agentpy ``` 更多关于Agentpy的信息，包括教程和示例可以在其文档中找到。此外，您还可以查看它与其他框架的比较信息。
     
  • 基于Egret的游戏客户端框架
    优质
    本游戏客户端框架采用Egret引擎开发，旨在提供高效、便捷的游戏开发环境，支持快速原型设计与迭代更新，助力开发者轻松构建高质量网页游戏。 基于Egret的客户端游戏框架结合eui提供MVC开发框架，可以快速开发H5游戏。
     
  • 基于MFC框架的猜数字游戏
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    本项目是一款基于Microsoft Foundation Classes (MFC)框架开发的猜数字游戏。玩家在规定的次数内猜测计算机随机生成的数字，提供提示帮助玩家调整策略，界面友好且操作简单。 基于MFC的猜数字小游戏具有一个简单的界面，虽然略显简陋。
     
  • Nameko是用于Python的微服务框架
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    Nameko是一款专为Python语言设计的轻量级微服务框架，旨在简化分布式系统中服务间的交互与通信。 Nameko 是一个 Python 的微服务框架，可以让你专注于应用逻辑。
     
  • 一个基于Java的LLM应用开发框架
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    这是一个专为开发者设计的基于Java的大型语言模型应用程序开发框架，旨在简化和加速LLM应用的创建过程。 Java大语言模型应用开发框架是现代信息技术领域中的一个重要组成部分，在人工智能及自然语言处理（NLP）范畴内尤为突出。这个框架的出现使得开发者能够利用广泛使用的编程语言——Java，更高效地构建与部署LLM相关的应用程序。 LLM全称为Large Language Model，是一种经过大规模数据训练的语言模型，它可以理解和生成人类语言，并实现文本生成、问答和翻译等任务。在Java中创建这样的框架意味着开发者可以借助Java的跨平台性、稳定性和丰富的库资源为各种应用场景提供强大的NLP功能支持。 该框架的核心可能包括以下部分： 1. **模型加载模块**：负责加载预先训练好的LLM模型，通常涉及序列化和反序列化的技术以及高效的内存管理和优化。 2. **输入处理模块**：将用户的输入转化为模型可以理解的形式。这可能包含分词、去停用词及词性标注等预处理步骤。 3. **推理引擎**：执行预测任务并生成输出，根据不同的应用场景会有多种推理模式，如在线和批量推理。 4. **结果后处理模块**：将模型的输出转换为用户友好的格式。例如，将其转化为最可能的答案或进行文本平滑处理等操作。 5. **API设计**：提供简洁易用的接口以便于集成到其他应用中。通常会有RESTful API或SDK的形式供调用。 6. **性能优化**：为了应对LLM模型体积庞大及计算需求高的问题，框架会采用如多线程、分布式计算和GPU加速等技术进行优化。 7. **安全性与隐私保护**：考虑处理敏感信息时，框架应包含数据加密、访问控制等相关安全措施。 8. **监控与日志记录**：为了保证服务的稳定性，该框架需要有完善的监控及日志机制以利于调试和性能分析。 在agents-flex-main文件夹中可能包含了开发此框架的主要源代码和配置文件。开发者可以通过阅读这些内容了解具体实现细节，包括如何与LLM模型交互、处理输入输出以及优化性能等信息。 基于Java的LLM应用开发框架是AI技术结合传统软件工程的一种产物，它降低了开发者的门槛使得更多的人能够利用先进的NLP技术构建自己的应用程序。无论是企业级的信息检索系统还是个人文本生成项目都可以从中受益。通过深入理解和熟练使用这样的框架，开发者可以在人工智能的发展浪潮中发挥更大的作用。