DanKS は無料で使えますか？ライセンスは？

DanKS は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

DanKS は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。DanKS の最終コミットは 2026年10月5日です。

DanKS は何に使えますか？

チーム制カードゲームにおける、隠された情報下での意思決定を研究するカードゲーム環境で強化学習ポリシーを訓練し、比較するカスタムの掼蛋AIを開発し、ローカルのWeb対局場に接続する手札の構成やチームプレイを分析するため、人間同士の対局記録を調べる

DanKS のインストール方法は？

リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/Calix-L/DanKS.git serviceディレクトリに移動し、Python 3.12の仮想環境を作成する: cd DanKS/services/v2 && python3.12 -m venv .venv && source .venv/bin/activate requirementsをインストールし、arrangerをビルドする: python -m pip install -r requirements.txt && python scripts/build_arranger.py ローカルテーブルを起動し、http://127.0.0.1:8000/solo を開く: python run.py

DanKS はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/Calix-L/DanKS

Calix-L/DanKS

Q: DanKS は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。DanKS の最終コミットは 2026年10月5日 です。

4人チーム制のカードゲーム「掼蛋」で対戦する強化学習エージェントと、プレイ可能なWeb対局場。

GitHub で見る公式サイト

スター: 705
フォーク: 22
未解決の Issue: 1
最終コミット: 15 日前

これは何？

DanKSは、隠された情報を扱う4人チーム制のカードゲーム「掼蛋」のAIプレイヤーを開発するための研究用コードベースです。エージェントは、まず構造化された候補アクションを取得し、各プレイ後に手札に残る組み合わせへの影響を評価してから、状態と候補に応じたActor-Criticネットワークで選択を学習します。このネットワークはPPOとGAEを用いて訓練されます。

リポジトリは3世代のAI（V1、V2、V3）と、再学習なしでアセット保護、同等プレイのルール、終盤探索を追加するV3Pro推論改善パッケージで構成されています。また、KSPlay GuanDan Serviceを2つのバージョンで収録しています。ブラウザベースのルームバックエンド、審判、フロントエンドをローカルで実行でき、ルールベースのサンプルボットを利用したり、HTTPインターフェース経由で外部AIを接続したりできます。

姉妹リポジトリで管理されている、公開済みの人間同士の掼蛋対局データセットへのリンクを掲載しています。また、合成入力を使った検索、モデル推論、V3Pro統合の例も用意されています。学習済みの重みと非公開のサービング基盤は含まれていません。

主な機能

01各プレイ後に残る手札を評価する、構造化された候補アクションの取得
02PPOとGAEを用いた自己対戦で学習するActor-Criticポリシー
03終盤探索と同等プレイのルールを追加するV3Pro推論改善
04ルームバックエンドと審判を備えたブラウザベースの掼蛋対局場
05カスタムAIをサービスに接続するためのHTTPインターフェース
06人間同士の掼蛋対局899件を収録した公開データセットへのリンク

ユースケース

チーム制カードゲームにおける、隠された情報下での意思決定を研究する
カードゲーム環境で強化学習ポリシーを訓練し、比較する
カスタムの掼蛋AIを開発し、ローカルのWeb対局場に接続する
手札の構成やチームプレイを分析するため、人間同士の対局記録を調べる

クイックスタート

1
リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/Calix-L/DanKS.git
2
serviceディレクトリに移動し、Python 3.12の仮想環境を作成する
cd DanKS/services/v2 && python3.12 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
3
requirementsをインストールし、arrangerをビルドする
python -m pip install -r requirements.txt && python scripts/build_arranger.py
4
ローカルテーブルを起動し、http://127.0.0.1:8000/solo を開く
python run.py

使う前に知っておきたいこと

ローカルテーブルの実行にはPython 3.12とGo 1.23以降が必要です。
学習済みモデルの重みと、非公開のAIサービングインフラは含まれていません。

トピック

#reinforcement-learning #game-ai #pytorch #card-games #ppo #guandan

よくある質問

DanKS とは？: 4人チーム制のカードゲーム「掼蛋」で対戦する強化学習エージェントと、プレイ可能なWeb対局場。 DanKSは、隠された情報を扱う4人チーム制のカードゲーム「掼蛋」のAIプレイヤーを開発するための研究用コードベースです。エージェントは、まず構造化された候補アクションを取得し、各プレイ後に手札に残る組み合わせへの影響を評価してから、状態と候補に応じたActor-Criticネットワークで選択を学習します。このネットワークはPPOとGAEを用いて訓練されます。
DanKS は無料で使えますか？ライセンスは？: DanKS は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
DanKS は今もメンテナンスされていますか？: 活発にメンテナンス中。DanKS の最終コミットは 2026年10月5日です。
DanKS は何に使えますか？: チーム制カードゲームにおける、隠された情報下での意思決定を研究するカードゲーム環境で強化学習ポリシーを訓練し、比較するカスタムの掼蛋AIを開発し、ローカルのWeb対局場に接続する手札の構成やチームプレイを分析するため、人間同士の対局記録を調べる
DanKS のインストール方法は？: リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/Calix-L/DanKS.git serviceディレクトリに移動し、Python 3.12の仮想環境を作成する: cd DanKS/services/v2 && python3.12 -m venv .venv && source .venv/bin/activate requirementsをインストールし、arrangerをビルドする: python -m pip install -r requirements.txt && python scripts/build_arranger.py ローカルテーブルを起動し、http://127.0.0.1:8000/solo を開く: python run.py
DanKS はどこで入手できますか？: ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/Calix-L/DanKS

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。