El estudio del juego inteligente ha ganado una tremenda atención en las últimas décadas. El reciente desarrollo de jugadores de inteligencia artificial (IA) (por ejemplo, el jugador de Go AlphaGo) ha hecho que el juego inteligente sea aún más prominente tanto en la academia como en la industria. El rendimiento de los jugadores de IA de última generación se beneficia enormemente de las técnicas de aprendizaje automático, en base a las cuales los jugadores pueden hacer estimaciones y decisiones incluso sin entender los juegos. Aunque las máquinas de IA muestran una gran superioridad sobre los humanos en términos de procesamiento de datos y computación compleja, sigue existiendo una gran distancia entre la inteligencia artificial y la inteligencia humana en lo que respecta a las habilidades de comprensión del contexto y razonamiento. En este documento, exploramos los fundamentos teóricos del juego inteligente desde una perspectiva lógica. La lógica propuesta, al considerar los límites computacionales en el juego práctico, elimina las suposiciones ideales en las lógicas existentes para el modelo de juego clásico. Mostramos que bajo el marco lógico, la base de la toma de decisiones para los agentes en escenarios de juego puede ser representada y analizada formalmente. Además, al caracterizar las soluciones de los juegos, esta lógica es capaz de formalizar la toma de decisiones racional de los jugadores durante el juego práctico.