使用 Python 和 OpenAI 构建国际象棋游戏

一分耕耘，一分收获！既然打开了这篇文章《使用 Python 和 OpenAI 构建国际象棋游戏》，就坚持看下去吧！文中内容包含等等知识点...希望你能在阅读本文后，能真真实实学到知识或者帮你解决心中的疑惑，也欢迎大佬或者新人朋友们多留言评论，多给建议！谢谢！

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，代码并没有做太多事情。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():
    board = chess.Board()

    while not board.is_game_over():
        clear_display()
        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

        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.")
                continue
        except ValueError:
            print("Invalid move format. Use UCI format like 'e2e4'.")
            continue

        try:
            ai_move_uci = get_openai_move(board)
            ai_move = chess.Move.from_uci(ai_move_uci)
            if ai_move in board.legal_moves:
                board.push(ai_move)
                print(f"OpenAI played '{ai_move_uci}'.")
            else:
                print("OpenAI suggested an invalid move. Skipping its turn.")
        except Exception as e:
            print(f"Error with OpenAI: {str(e)}")
            print("The game is ending due to an error with OpenAI. Goodbye!")
            break

---

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！

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《使用 Python 和 OpenAI 构建国际象棋游戏》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识，快来关注吧！