An AI agent that beats the classic game "Snake".
SnakeAI 是一个基于 Python 开发的经典贪吃蛇游戏智能代理项目，利用深度强化学习技术实现贪吃蛇的自动游玩。该项目通过对比多层感知机（MLP）和卷积神经网络（CNN）两种模型，旨在探索不同深度学习架构在游戏决策中的性能差异。
项目内置了完整的贪吃蛇游戏环境，支持通过 Pygame 进行可视化实时演示。内置了 MLP 和 CNN 两种智能代理模型，用户可以直接加载训练好的权重文件进行测试。支持模型的重新训练与性能调优，并提供 Tensorboard 日志记录功能以跟踪训练过程。附带实用的辅助工具，包括 GPU 状态检测脚本以及用于代码压缩的优化工具，方便与 AI 对话模型进行代码交互。
该项目适用于深度强化学习的初学者或研究人员，是学习如何构建游戏 AI 环境、实践 PyTorch 深度学习模型以及探索强化学习算法性能对比的理想实验平台。