YGO-Agentフレームワークは、研究者や愛好家が強化学習を用いてYu-Gi-OhカードゲームをプレイするAIボットを開発できるようにします。これにより、YGOPROゲームシミュレータをOpenAI Gym互換の環境にラップし、手札、場、ライフポイントなどの状態表現、および召喚、魔法/罠の発動、攻撃などのアクション表現を定義します。報酬は勝敗結果、与えたダメージ、ゲームの進行に基づきます。エージェントのアーキテクチャはPyTorchを使用してDQNを実装し、カスタムネットワーク構造、経験リプレイ、イプシロン・グリーディ探索も選択可能です。ログ記録モジュールはトレーニング曲線、勝率、詳細な手のログを記録し、分析に役立てます。フレームワークはモジュール式で、報酬関数やアクション空間などのコンポーネントを置き換え・拡張できるようになっています。