【autonomous】AI 井字棋智能体案例讲解（附完整源码）

目录

1. 案例目标

2. 技术栈与核心依赖

3. 项目配置

4. 项目结构

5. 核心代码实现

5.1 游戏棋盘逻辑 (utils.py)

5.2 AI 代理配置 (agents.py)

5.3 主应用逻辑 (app.py)

6. 运行与测试

6.1 安装依赖

6.2 配置环境变量

6.3 启动应用

6.4 使用流程

7. 实现思路与扩展建议

7.1 核心设计思想

7.2 架构优势

7.3 扩展建议

7.4 技术亮点

8. 完整源码

8.1 app.py - 主应用程序

8.2 agents.py - AI 代理配置

8.3 utils.py - 游戏逻辑和工具函数

8.4 requirements.txt - 项目依赖

总结

本案例将引导您构建一个交互式井字棋游戏,由不同语言模型驱动的两个 AI 代理相互对战。项目基于 Agno 代理框架构建,使用 Streamlit 作为 Web 界面,展示了如何在回合制游戏中协调多个 AI 代理。

1. 案例目标

我们将创建一个包含以下核心功能的 Web 应用:

1. 多模型支持:支持多种 AI 模型(GPT-4、Claude、Gemini、Llama 等)作为游戏玩家
2. 实时对战:两个 AI 代理实时对战,展示策略性思考和决策过程
3. 交互式界面:使用 Streamlit 构建美观的 Web 界面,实时显示棋盘状态和移动历史
4. 游戏状态管理:完整的游戏逻辑,包括移动验证、胜负判断、平局检测

2. 技术栈与核心依赖