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Jojo4911/chess-ai-agent

ReAct-KI-Agent, der jungen Schachspielern hilft, Eröffnungen zu lernen. Der LLM orchestriert autonom 4 Tools: RAG über Wikichess (Milvus), Lichess-Eröffnungsexplorer, Stockfish-Bewertung und YouTube-Erkennung. Stack: LangGraph, FastAPI, MongoDB, Angular.

Was ist chess-ai-agent?

Dieser ReAct-KI-Agent wurde entwickelt, um jungen Schachspielern das Erlernen von Eröffnungen zu erleichtern. Er nutzt einen Large Language Model (LLM), der autonom vier spezialisierte Tools orchestriert: (1) ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) über Wikichess, das in Milvus indexierte Eröffnungstheorie abruft; (2) den Lichess-Eröffnungsexplorer für Echtzeitstatistiken aus der Praxis; (3) die Stockfish-Engine für taktische Bewertungen; und (4) eine YouTube-Suche, um passende Video-Lektionen zu finden. Der Agent ist mit LangGraph für den Arbeitsablauf, FastAPI für die API-Schicht, MongoDB für die Benutzerdaten und Angular für das Frontend implementiert. Er ist ideal für Schachlernplattformen, die interaktive, KI-gestützte Eröffnungsstudien anbieten möchten.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht chess-ai-agent?

ReAct-KI-Agent, der jungen Schachspielern hilft, Eröffnungen zu lernen. Der LLM orchestriert autonom 4 Tools: RAG über Wikichess (Milvus), Lichess-Eröffnungsexplorer, Stockfish-Bewertung und YouTube-Erkennung. Stack: LangGraph, FastAPI, MongoDB, Angular.

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