🤖 Texas Hold'em AI | Poker AI System | 德州AI源码 | 德州撲克AI系統|德州最强AI

This project is a Texas Hold'em AI system, designed for building poker bots, AI opponents, and training environments.

本项目是一套德州扑克AI系统源码，可用于构建AI对手、训练系统等。

⚠️ 声明：本项目仅供研究和教育目的使用。不得用于任何形式的真实货币赌博或违反相关平台服务条款的行为。

🧠 AI Performance | AI性能 | AI表現

🔥 Achieves 97%+ win rate against general players (GG level)
🔥 在普通玩家对局中胜率可达 97%+（GG级别） 【AI和中高级牌手线下对战数据】 🔥 在一般玩家對局中勝率可達 94%+（GG級別） 【AI和顶级职业牌手线下对战数据】

📊 Based on large-scale simulation & self-play training
📊 基于大量模拟与自博弈训练
📊 基於大規模模擬與自我對弈訓練

🤖 Demonstrates strong decision-making and strategy optimization
🤖 展现出强大的决策能力与策略优化能力
🤖 展現出強大的決策能力與策略優化能力

🎯 AI Strength | AI优势 | AI優勢

• ✔ High win rate strategy（高胜率策略）
• ✔ Bluff / fold intelligence（诈唬与弃牌决策）
• ✔ Probability-based decisions（概率决策）
• ✔ Adaptive gameplay（自适应对局）

👉 Close to real poker AI behavior
👉 接近真实扑克AI策略
👉 接近真實撲克AI策略

🤖 AI Features | AI能力 | AI能力

• 🧠 Intelligent decision-making（智能决策）
• 🎯 Strategy-based gameplay（策略博弈）
• 🔄 Self-play training（自我对弈训练）
• 📊 Simulation environment（模拟环境）
• 🤖 AI poker bot（扑克AI机器人）

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🧠 AI Technology | 技术核心 | 技術核心

• Game Theory（博弈论）
• Reinforcement Learning（强化学习）
• Monte Carlo Simulation（蒙特卡洛）
• CFR (Counterfactual Regret Minimization)

👉 Widely used in advanced poker AI research

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💡 Use Cases | 使用场景 | 使用場景

• Poker AI bot（AI机器人）
• Poker training tool（训练工具）
• AI vs AI simulation（AI对战）
• Online poker AI system（在线AI系统）

👉 Can be extended to real products

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🚀 Why This Project | 为什么选择 | 為什麼選擇

• ✔ Combines poker + AI (high-value niche)
• ✔ Suitable for research & business
• ✔ Expandable with LLM / ChatGPT
• ✔ Can simulate real players

👉 Build next-generation poker AI

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🤖 AI Extension | AI扩展 | AI擴展

Can be integrated with:

• ChatGPT / LLM
• AI agents
• Strategy learning systems

👉 Build AI poker assistant or smart opponent

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📦 Tech Stack | 技术架构 | 技術架構

• C++ / Python
• AI algorithms
• Game engine

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✨ 特性

特性	说明
🧠 多种AI算法	支持 CFR、PPO、DQN 等多种算法
🎮 完整游戏环境	包含完整的德州扑克规则实现
🔄 自我对弈训练	支持通过自我对弈持续提升策略
📊 评估工具	提供胜率、收益等多项评估指标
🐳 容器化支持	提供 Docker 配置，便于环境部署
🤖 人机对战	支持与训练好的AI模型对战

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🚀 快速开始

一键复现结果

克隆仓库

git clone https://github.com/niubideren111/Texas-Holdem-AI-System.git cd Texas-Holdem-AI-System

执行一键复现脚本（训练 + 评估）

chmod +x scripts/reproduce_result.sh ./scripts/reproduce_result.sh 运行后，您将看到：

✅ 环境自动配置

✅ 模型训练进度（约30秒）

✅ 评估结果（胜率、平均收益）

人机对战

bash

激活虚拟环境

source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate

与训练好的AI对战

python examples/play_vs_ai.py --model models/demo_model.bin 📦 安装 前置要求 Python 3.8 或更高版本

pip 包管理器

（可选）C++17 编译器（用于完整性能）

安装步骤

bash

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/niubideren111/Texas-Holdem-AI-System.git cd Texas-Holdem-AI-System

2. 创建虚拟环境

python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/Mac

venv\Scripts\activate # Windows

3. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

4. 安装项目（开发模式）

pip install -e . 📖 使用方法 训练新模型 bash

训练 CFR 模型（1000轮迭代）

python scripts/train.py --algo cfr --iterations 1000 --save-path models/

训练 PPO 模型（需要安装 torch/tensorflow）

python scripts/train.py --algo ppo --iterations 5000 评估模型 bash

评估训练好的模型（500局游戏）

python scripts/evaluate.py --model models/your_model.bin --num-games 500 快速测试 bash

运行简单游戏示例（随机智能体对战）

python examples/simple_game.py Docker 运行 bash

构建镜像

docker build -f docker/Dockerfile -t texas-holdem-ai .

运行训练

docker-compose -f docker/docker-compose.yml up trainer 📁 项目结构 text Texas-Holdem-AI-System/ ├── src/ # 源代码 │ ├── core/ # 核心游戏逻辑 │ ├── algorithms/ # AI算法实现（CFR, PPO, DQN） │ ├── env/ # 游戏环境封装 │ └── utils/ # 工具函数 ├── scripts/ # 运行脚本 │ ├── train.py # 训练脚本 │ ├── evaluate.py # 评估脚本 │ └── reproduce_result.sh # 一键复现脚本 ├── examples/ # 示例代码 │ ├── simple_game.py # 简单游戏示例 │ └── play_vs_ai.py # 人机对战示例 ├── tests/ # 单元测试 ├── models/ # 训练好的模型（Git LFS） ├── config/ # 配置文件 ├── docker/ # Docker 配置 ├── docs/ # 文档 ├── requirements.txt # Python 依赖 ├── setup.py # 安装配置 ├── Makefile # 构建命令 └── CMakeLists.txt # C++ 构建配置

🧠 算法说明

本项目实现了多种德州扑克AI算法：

Counterfactual Regret Minimization (CFR) 原理：通过最小化反事实遗憾值来逼近纳什均衡策略

特点：理论上保证收敛到纳什均衡

适用：有限博弈、策略求解

Proximal Policy Optimization (PPO) 原理：基于策略梯度的深度强化学习算法

特点：训练稳定、样本效率较高

适用：复杂环境、连续决策

Deep Q-Network (DQN) 原理：使用深度神经网络近似Q函数

特点：适合离散动作空间

适用：规则明确的决策问题

📊 评估结果

以下结果基于 scripts/minimal_train.py 在标准环境下测试获得，可在您的环境中复现。

模型 对手 胜率 平均收益 测试局数 CFR (100轮) 随机策略 ~55% +15 chips 500 CFR (500轮) 随机策略 ~62% +42 chips 500 随机策略 随机策略 50% 0 chips 500 复现上述结果 bash

训练 100 轮

python scripts/minimal_train.py --iterations 100

训练 500 轮

python scripts/minimal_train.py --iterations 500

评估

python scripts/minimal_evaluate.py --model models/minimal_model.bin --num-games 500 注意：以上结果为演示性数据，完整训练需要更多迭代和数据。

🔧 自定义训练

修改配置 编辑 config/default.yaml 文件：

yaml game: num_players: 2 starting_stack: 1000 small_blind: 5 big_blind: 10

ai: algorithm: cfr model_path: models/latest.bin

training: iterations: 10000 save_interval: 1000 ###自定义游戏规则 python from src.env.poker_env import PokerEnv

创建自定义环境

env = PokerEnv( num_players=3, starting_stack=2000, small_blind=10, big_blind=20 )

运行一局

obs = env.reset() done = False while not done: action = your_agent.act(obs) obs, reward, done, info = env.step(action)

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📸 Demo | 展示 | 展示


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📞 Contact | 联系方式 | 聯絡方式

• Telegram:TG:@fox_lovemyself

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❓ 常见问题 Q: 训练速度很慢怎么办？ A:

减少 --iterations 参数值

启用 GPU 支持（需安装 CUDA）

使用 config/default.yaml 中的并行设置

Q: 提示找不到模块？ A: 确保运行了 pip install -e . 安装项目

Q: C++ 编译失败？ A: 项目可以纯 Python 运行，C++ 部分用于性能优化，不影响核心功能

Q: 模型文件太大无法提交？ A:

bash

使用 Git LFS

git lfs install git lfs track ".bin" git add models/.bin Q: 可以在真实的在线平台使用吗？ A: 不可以。本项目仅限研究和教育目的，在任何真实货币赌博平台使用违反服务条款，可能面临法律风险。

🤝 贡献指南 欢迎贡献代码、报告问题或提出建议！

Fork 本仓库

创建特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)

提交更改 (git commit -m 'feat: add amazing feature')

推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)

创建 Pull Request

详细规范请参阅 CONTRIBUTING.md

📜 许可证 本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件

⚠️ 免责声明 本项目仅供研究和教育目的使用。

不得用于任何形式的真实货币赌博

不得用于违反任何在线平台服务条款的行为

用户自行承担使用本项目的法律责任

作者不对任何滥用行为负责

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