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解决的问题

Jericho 提供了一个基于 Python 的接口，使学习代理能够与互动小说游戏进行交互。这为 AI 代理在基于文本的环境中练习阅读理解能力和战略决策能力提供了一个基准测试。

工作原理

该库提供了一个 FrotzEnv 环境，作为互动小说游戏模拟器的封装。它允许代理发送文本命令并接收文本观测结果。它包含用于管理游戏种子的工具，以确保实验的可复现性或随机性（随机化），并提供一个模板动作生成器，帮助代理生成有效的游戏命令。

适用人群

从事强化学习（RL）和自然语言处理（NLP）的研究人员和开发者，希望测试其代理解决复杂文本游戏的能力。

主要亮点

• 可复现的实验：支持显式种子和路线种子，以复现特定的游戏状态。
• Python 友好的接口：轻量级 Python 接口，用于连接代理与游戏。
• 与强化学习代理的集成：兼容多种研究代理，如 RCDQN、CALM 和 KG-A2C。
• 游戏状态管理：包含对象树和游戏字典，以实现更优的环境交互。