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Phillip AI 项目介绍

Phillip AI 是一个基于深度强化学习开发的超级粉碎兄弟近战（SSBM）游戏AI项目。虽然这个项目目前已不再活跃，且可能存在软件老化的问题，但其继任项目基于 Slippi 游戏重放的模仿学习在持续发展。

项目背景

Phillip AI 是一款旨在挑战并重现人类玩家水平的AI。通过使用深度强化学习，这个AI在训练期间自我学习并提升游戏技能。需要注意的是，由于项目已经停止开发，许多依赖项和项目环境可能不再与最新版本的软件兼容。

系统要求

Phillip AI 已在以下系统上测试过：Ubuntu 14.04及以上、OSX，以及 Windows 7/8/10。为了运行 Phillip AI，用户需要满足以下环境要求：

1. Dolphin 模拟器：在 Linux 系统中可能需要从源码编译，而在 Windows 系统中则需安装定制版本。
2. SSBM ISO 镜像：需要 NTSC 1.02 版本的 ISO 镜像。
3. Python 3：Windows 用户推荐使用 Anaconda 来设置相关环境。
4. 安装 Phillip AI 软件包：可以通过下载项目源码并用 Python 的 pip 工具来安装。
5. 预训练的 AI 代理：项目包含了一些已训练好的 AI 代理，完整的代理集合可以从指定的网络驱动中获取。

如何进行游戏

运行游戏时，需要知道 Dolphin 模拟器的具体位置，例如在 Mac 系统中其路径为 /Applications/Dolphin.app/Contents/MacOS/Dolphin。通过以下命令可以开始游戏：

python3 phillip/run.py --gui --human --start 0 --reload 0 --epsilon 0 --load agents/FalconFalconBF --iso /path/to/SSBM.iso --exe /path/to/dolphin [--windows]

用户可以使用不同的 AI 代理，位于 agents 目录下，最接近人类水平的代理推荐使用 delay18/FalcoBF。

Windows 用户注意事项

• 路径中斜杠需用反斜杠替代。
• 有可能需要省略命令中的 python3 和 pip3 中的数字。
• 如果不使用 Anaconda，可能需要手动调整系统 PATH 变量。
• 与 Dolphin 的通信通过本地主回路接口实现。
• 在 Windows 10 上，建议在 Linux 子系统中操作，但需注意获取 Dolphin 软件的步骤不同。

AI 训练

AI 训练由 phillip/train.py 控制。本地和集群上的训练均可进行，推荐使用定制的 Dolphin 模拟器以通过 zmq 协议实现与 AI 的同步。训练可通过以下步骤进行：

python3 runner.py # 生成训练路径
python3 launcher.py saves/path/ --init --local [--agents number_of_agents] [--log_agents]

使用 tensorboard 可查看训练日志。注意，目前 Windows 系统不支持训练功能。

支持与社区

相关支持可以通过项目的 Discord 社区获得。此外，项目开发者会在各大视频网站上发布相关的游戏录像与教程。

鸣谢

项目得到了许多社区贡献者的支持，特别感谢 altf4 和 spxtr 提供了许多宝贵的技术支持和资源。