Tutorial: Membuat AI Game Agent – Bot yang Bisa Bermain Game Sendiri! 🎮🤖

5. AI Game Agent – Seperti bot yang bisa bermain game (misalnya AI untuk catur atau FPS).

Tutorial: Membuat AI Game Agent – Bot yang Bisa Bermain Game Sendiri! 🎮🤖

Membuat AI yang bisa bermain game seperti manusia itu menarik dan menantang ! Bot ini bisa digunakan untuk
✅ Main game sendiri tanpa input pemain 🎮
✅ Menggunakan machine learning untuk belajar menang 🏆
✅ Auto-aim & auto-click (seperti cheat, tapi legal untuk eksperimen) 🎯
✅ Main game strategi seperti catur, Dota 2, atau game FPS 🧠

1. Jenis AI Game Agent

Ada beberapa metode untuk membuat AI yang bisa bermain game:

🔹 Rule-based AI (Berbasis Aturan) → Menggunakan logika sederhana, cocok untuk game catur atau teka-teki.
🔹 Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan) → AI belajar sendiri lewat trial & error.
🔹 Computer Vision (Penglihatan Komputer) → AI "melihat" layar & bereaksi secara real-time (FPS, platformer).
🔹 Game API Control → AI berinteraksi dengan game langsung lewat API atau modding.

2. Membuat Bot AI untuk Game (Cara Termudah!)

Untuk game yang tidak memiliki API resmi, kita bisa mengontrol game seperti manusia dengan PyAutoGUI & OpenCV.

Instalasi Paket yang Dibutuhkan

pesta 
pip install pyautogui opencv-python keyboard mss

🔹 PyAutoGUI → Mengontrol mouse & keyboard.
🔹 OpenCV → Membaca tampilan layar.
🔹 Keyboard → Menekan tombol keyboard.
🔹 MSS → Screenshot cepat untuk analisis game.

3. Membuat Bot Auto Clicker untuk Game FPS

🔹 Bot ini akan mendeteksi musuh di layar & menembak otomatis.

Langkah 1: Ambil Screenshot Game

ular piton 
import mss
import numpy as np
import cv2

# Ambil screenshot dari layar
with mss.mss() as sct:
    monitor = {"top": 300, "left": 500, "width": 800, "height": 600}
    screenshot = np.array(sct.grab(monitor))

    # Tampilkan hasil screenshot
    cv2.imshow("Screenshot", screenshot)
    cv2.waitKey(0)

✅ Jalankan script ini & lihat apakah game muncul di jendela screenshot.

Langkah 2: Deteksi Musuh dengan Warna atau Bentuk

🔹 Jika musuh memiliki warna khas (misal merah di crosshair), AI bisa mengenali & menembak!

ular piton 
# Konversi screenshot ke HSV (untuk deteksi warna)
hsv = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# Range warna merah (contoh untuk deteksi musuh)
lower_red = np.array([0, 120, 70])
upper_red = np.array([10, 255, 255])

# Masking warna merah
mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
cv2.imshow("Detection", mask)
cv2.waitKey(0)

✅ Jika bot mendeteksi warna merah di crosshair, dia akan tahu ada musuh di layar!

Langkah 3: Auto Aim & Tembak!

🔹 Gunakan PyAutoGUI untuk menembak otomatis.

ular piton 
import pyautogui

# Jika warna merah terdeteksi, bot akan klik mouse
if np.any(mask):
    pyautogui.click()
    print("Menembak!")

✅ Bot akan menembak otomatis jika ada musuh di layar!

4. Membuat Bot AI untuk Game Catur (Chess AI)

🔹 Gunakan pustaka chess dan Stockfish untuk membuat AI catur super pintar.

Instalasi Chess Engine

pesta 
pip install python-chess stockfish

🔹 Stockfish → AI catur open-source terkuat di dunia.
🔹 python-chess → Library Python untuk mengontrol papan catur.

Langkah 1: Jalankan Engine AI Catur

ular piton 
import chess
import chess.engine

# Jalankan Stockfish
engine = chess.engine.SimpleEngine.popen_uci("stockfish.exe")

# Buat papan catur baru
board = chess.Board()

# AI memilih langkah terbaik
result = engine.play(board, chess.engine.Limit(time=2.0))
board.push(result.move)

# Tampilkan langkah AI
print(board)

# Tutup engine
engine.quit()

✅ AI akan memilih langkah terbaik dalam 2 detik!

5. Membuat AI yang Bisa Belajar Bermain Game (Reinforcement Learning)

🔹 Metode ini cocok untuk game kompleks seperti Flappy Bird atau Dota 2.
🔹 Gunakan pustaka Stable-Baselines3 & Gym untuk melatih AI bermain game!

Instalasi Library RL

pesta 
pip install gym stable-baselines3 opencv-python

Langkah 1: AI Belajar Main Flappy Bird!

Gunakan Gym AI Environment untuk melatih bot main game.

ular piton 
import gym
from stable_baselines3 import PPO

# Buat environment game
env = gym.make("FlappyBird-v0")

# Buat model AI
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)

# Latih AI selama 10.000 langkah
model.learn(total_timesteps=10000)

# Coba mainkan game
obs = env.reset()
while True:
    action, _ = model.predict(obs)
    obs, reward, done, info = env.step(action)
    env.render()
    if done:
        break