프로젝트 소개

OpenSpiel은 게임에서의 강화 학습과 탐색/계획을 위한 DeepMind의 연구 프레임워크입니다. 일반적인 게임 이론 연구를 목적으로 하는 게임 환경과 학습 알고리즘 모음을 제공합니다. 이 프레임워크는 다양한 게임 유형을 포괄합니다: n인(단일 및 다중 에이전트), 제로섬, 협력 및 일반합, 일회성 및 순차적, 엄격한 교대 진행 및 동시 이동, 그리고 완전 정보 및 불완전 정보 게임입니다. 또한 부분 관찰 및 완전 관찰 그리드 월드와 사회적 딜레마 같은 전통적인 다중 에이전트 환경도 포함합니다. 게임은 몇 가지 자연스러운 확장을 가진 절차적 확장형 게임으로 표현됩니다. 핵심 API와 게임은 C++로 구현되어 Python에 노출되며, 알고리즘과 도구는 C++와 Python 모두로 작성됩니다. OpenSpiel은 학습 역학과 일반적인 평가 지표를 분석하기 위한 도구도 제공합니다. 문서는 설치(Linux, macOS, 그리고 별도의 Windows 지침), 소개, API 개요와 첫 예제, API 참조, 구현된 게임 및 알고리즘 개요, 개발자 가이드, OpenSpiel을 C++ 라이브러리로 사용하는 방법에 대한 안내를 다룹니다. 튜토리얼과 Colab 노트북도 제공되며, 여기에는 설치 노트북과 핵심 API, 복제자 동역학, 불완전 정보 게임, 그리고 Kuhn poker, Leduc poker, Goofspiel에서 CFR과 REINFORCE 구현에 대한 워크스루가 포함됩니다. 이 프로젝트는 arXiv 논문에 설명되어 있으며 시맨틱 버전 관리를 사용합니다.