只要周末有空闲时间,我就喜欢编写一些小而愚蠢的东西。其中一个想法变成了一款命令行国际象棋游戏,您可以在其中与 OpenAI 对抗。我将其命名为“SkakiBot”,灵感来自“Skaki”,希腊语中的国际象棋单词。
优秀的 python-chess 库负责所有的国际象棋机制。我们的目标不是从头开始构建一个国际象棋引擎,而是展示 OpenAI 如何轻松地集成到这样的项目中。
让我们深入研究代码,看看它们是如何组合在一起的!
切入点
我们将首先设置一个基本的游戏循环,该循环接受用户输入并为国际象棋逻辑奠定基础。
def main(): while True: user_input = input("Enter your next move: ").strip() if user_input.lower() == 'exit': print("Thanks for playing SkakiBot. Goodbye!") break if not user_input: print("Move cannot be empty. Please try again.") continue print(f"You entered: {user_input}")
此时,代码没有做太多事情。它只是提示用户输入、验证并打印它:
Enter your next move: e2e4 You entered: e2e4 Enter your next move: exit Thanks for playing SkakiBot. Goodbye!
添加国际象棋库
接下来,我们引入 python-chess,它将处理棋盘管理、移动验证和游戏结束场景。
pip install chess
安装库后,我们可以初始化棋盘并在提示用户输入之前打印它:
import chess def main(): board = chess.Board() while not board.is_game_over(): print(board) user_input = input("Enter your next move (e.g., e2e4): ").strip() if user_input.lower() == 'exit': print("Thanks for playing SkakiBot. Goodbye!") break
添加移动验证
为了使游戏正常运行,我们需要验证用户输入并向棋盘应用合法的移动。 UCI(通用国际象棋接口)格式用于移动,您可以在其中指定起始和结束方格(例如,e2e4)。
def main(): board = chess.Board() while not board.is_game_over(): # ... try: move = chess.Move.from_uci(user_input) if move in board.legal_moves: board.push(move) print(f"Move '{user_input}' played.") else: print("Invalid move. Please enter a valid move.") except ValueError: print("Invalid move format. Use UCI format like 'e2e4'.")
处理残局
我们现在可以处理游戏结束的场景,例如将死或僵局:
def main(): board = chess.Board() while not board.is_game_over(): # ... if board.is_checkmate(): print("Checkmate! The game is over.") elif board.is_stalemate(): print("Stalemate! The game is a draw.") elif board.is_insufficient_material(): print("Draw due to insufficient material.") elif board.is_seventyfive_moves(): print("Draw due to the seventy-five-move rule.") else: print("Game ended.")
在这个阶段,你为双方效力。您可以通过尝试 Fool's Mate 来测试它,并按照 UCI 格式执行以下动作:
- f2f3
- e7e5
- g2g4
- d8h4
这会导致快速将死。
集成 OpenAI
现在是时候让人工智能接管一边了。 OpenAI 将评估董事会的状态并提出最佳举措。
获取 OpenAI 密钥
我们首先从环境中获取 OpenAI API 密钥:
# config.py import os def get_openai_key() -> str: key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") if not key: raise EnvironmentError("OpenAI API key is not set. Please set 'OPENAI_API_KEY' in the environment.") return key
AI移动生成
接下来,我们编写一个函数来将棋盘状态(以 Forsyth-Edwards Notation (FEN) 格式)发送到 OpenAI 并检索建议的走法:
def get_openai_move(board): import openai openai.api_key = get_openai_key() board_fen = board.fen() response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": ( "You are an expert chess player and assistant. Your task is to " "analyse chess positions and suggest the best move in UCI format." )}, {"role": "user", "content": ( "The current chess board is given in FEN notation:\n" f"{board_fen}\n\n" "Analyse the position and suggest the best possible move. Respond " "with a single UCI move, such as 'e2e4'. Do not provide any explanations." )} ]) suggested_move = response.choices[0].message.content.strip() return suggested_move
提示很简单,但它可以很好地生成有效的动作。它为 OpenAI 提供了足够的上下文来了解董事会状态并以 UCI 格式的合法举措进行响应。
棋盘状态以 FEN 格式发送,它提供了游戏的完整快照,包括棋子位置、轮到谁、易位权和其他详细信息。这是理想的,因为 OpenAI 的 API 是无状态的,并且不会保留请求之间的信息,因此每个请求必须包含所有必要的上下文。
目前,为了简单起见,该模型被硬编码为 gpt-3.5-turbo,但最好从环境中获取它,就像我们对 API 密钥所做的那样。这将使以后更容易更新或使用不同的模型进行测试。
最终游戏循环
最后,我们可以将人工智能集成到主游戏循环中。 AI 在每个用户移动后评估棋盘并播放其响应。
def main(): while True: user_input = input("Enter your next move: ").strip() if user_input.lower() == 'exit': print("Thanks for playing SkakiBot. Goodbye!") break if not user_input: print("Move cannot be empty. Please try again.") continue print(f"You entered: {user_input}")
就是这样!现在您已经有了一个功能齐全的国际象棋游戏,您可以在其中与 OpenAI 对抗。代码还有很大的改进空间,但它已经可以玩了。有趣的下一步是让两个人工智能相互对抗,让他们一决胜负。
代码可在 GitHub 上获取。祝实验愉快!
以上是使用 Python 和 OpenAI 构建国际象棋游戏的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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