OpenSpiel框架

它是什么

OpenSpiel 是一个多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）和搜索/规划算法的研究框架。
它的核心在于让AI学会思考、博弈和策略。主要用于研究通用强化学习算法在不同类型的游戏（Games）中的表现。

它强在哪里

OpenSpiel 与我们熟知的 OpenAI Gym（现在叫 Gymnasium）最大的区别在于：它专注于“多玩家”和“复杂博弈”。

A. 涵盖了所有博弈类型

它不仅仅支持像围棋这样的游戏，它不仅对游戏进行了分类，还提供了针对性的算法：

• 完全信息博弈 (Perfect Information)：如国际象棋、围棋。你也看得到棋盘，我也看得到。
• 不完全信息博弈 (Imperfect Information)：这是OpenSpiel的杀手锏。比如德州扑克、麻将。我看不到你的手牌，你需要根据我的下注来猜测我的意图（诈唬）。
• 合作博弈：如 Hanabi（花火），玩家需要互相配合才能得分。

B. 算法的大杂烩

它不仅包含深度强化学习（DQN, A3C, PPO），还包含了：

• 搜索算法：如 MCTS（蒙特卡洛树搜索），AlphaGo的核心。
• 博弈论算法：如 CFR (Counterfactual Regret Minimization)。这是目前解决德州扑克等不完全信息博弈的最强算法之一。

它能训练什么样的游戏AI

OpenSpiel 并不适合训练像《使命召唤》或《原神》这样画质精美、物理复杂的3D游戏AI。它擅长的是“逻辑重于形式”的游戏：

• 棋盘游戏：围棋、象棋、西洋跳棋、五子棋。
• 卡牌游戏：德州扑克、桥牌、红心大战。
• 网格游戏：足球模拟（简单的2D网格版）、迷宫探索。
• 矩阵游戏：囚徒困境、石头剪刀布（用于理论研究）。

如果你想复现 AlphaZero（从零开始学会下围棋）或者 Libratus（击败人类顶尖牌手的德州扑克AI），OpenSpiel 是目前世界上最好的起点。