TexasHoldemAgent proporciona un entorno modular basado en Python para entrenar, evaluar y desplegar un jugador de póker alimentado por IA para Texas Hold’em límite en heads-up. Integra un motor de simulación personalizado con algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo, incluido DQN, para una mejora iterativa de políticas. Las capacidades clave incluyen codificación del estado de la mano, definición del espacio de acción ( fold, call, raise ), configuración de recompensas y evaluación en tiempo real de decisiones. Los usuarios pueden personalizar los parámetros de aprendizaje, aprovechar la aceleración CPU/GPU, monitorear el progreso del entrenamiento y cargar o guardar modelos entrenados. El marco soporta simulaciones en lote para probar estrategias diversas, generar métricas de rendimiento y visualizar tasas de victoria, permitiendo a investigadores, desarrolladores y entusiastas del póker experimentar con estrategias de juego impulsadas por IA.