Der Azul Game AI Agent ist eine spezialisierte KI-Lösung für den Azul-Brettspiels-Wettbewerb. Implementiert in Python, modelliert er den Spielstand, verwendet Minimax-Suche für deterministische Schnittmengen und nutzt Monte Carlo Tree Search, um stochastische Ergebnisse zu erforschen. Der Agent verwendet benutzerdefinierte Heuristiken zur Bewertung von Brettpositionen, wobei er auf Kachelplatzierungsmuster priorisiert, die hohe Punkte bringen. Er unterstützt Turniermodus, Stapelsimulationen und Ergebnisprotokollierung für Leistungsanalysen. Nutzer können Algorithmusparameter anpassen, in eigene Spielumgebungen integrieren und Entscheidungsbäume visualisieren, um Zugauswahl zu verstehen.

AGM: AI Game Maker ist eine innovative Plattform, die für angehende Spielentwickler entwickelt wurde. Sie integriert KI-Technologie, um den Prozess der Spielherstellung zu optimieren, und bietet Nutzern Werkzeuge zur Gestaltung von Charakteren, Umgebungen und Spiel-Logik. Nutzer können mit minimalem Programmierwissen interaktive Spielerlebnisse schaffen, was schnelle Prototypen und Iterationen ermöglicht. Die KI hilft bei der Erstellung von Dialogen, Kunstwerken und sogar Musik, wodurch die Gesamtproduktivität und Kreativität in der Spielentwicklung gesteigert werden.

TexasHoldemAgent bietet eine modulare Umgebung auf Python-Basis, um einen KI-gestützten Poker-Spieler für Heads-up-Limits Texas Hold'em zu trainieren, zu bewerten und einzusetzen. Es integriert eine benutzerdefinierte Simulations-Engine mit Algorithmen des Deep Reinforcement Learning, einschließlich DQN, für iterative Politikverbesserung. Zu den Kernfunktionen gehören die Codierung des Hand-Zustands, Definitionsbereich für Aktionen (fold, call, raise), Belohnungsformung und Echtzeit-Entscheidungsbewertung. Nutzer können Lernparameter anpassen, CPU/GPU-Beschleunigung nutzen, den Trainingsfortschritt überwachen sowie trainierte Modelle laden oder speichern. Das Framework unterstützt Batch-Simulationen zur Testung verschiedener Strategien, Generierung von Leistungskennzahlen und Visualisierung der Gewinnraten, wodurch Forscher, Entwickler und Poker-Enthusiasten experimentieren können, um KI-gesteuerte Spielstrategien zu entwickeln.

Dieses Repository bietet ein End-to-End-Verstärkungslernframework für die Forschung im StarCraft II Gameplay. Der Kernagent verwendet Proximal Policy Optimization (PPO), um Policies-Netzwerke zu erlernen, die Beobachtungsdaten aus der PySC2-Umgebung interpretieren und präzise Spielaktionen ausführen. Entwickler können neuronale Netzwerkschichten, Belohnungsformung und Trainingspläne konfigurieren, um die Leistung zu optimieren. Das System unterstützt Mehrprozessverarbeitung für effiziente Beispelsammlung, Protokollierungstools zur Überwachung der Trainingskurven und Evaluierungsskripte zum Testen trainierter Policies gegen skriptgesteuerte oder integrierte KI-Gegner. Der Code ist in Python geschrieben und nutzt TensorFlow für Modelldefinition und Optimierung. Nutzer können Komponenten wie maßgeschneiderte Belohnungsfunktionen, Zustandsvorverarbeitung oder Netzwerkarchitekturen erweitern, um spezifische Forschungsziele zu verfolgen.

MultiAgentPacman bietet eine in Python geschriebene Spielumgebung, in der Benutzer mehrere KI-Agenten im Pacman-Bereich implementieren, visualisieren und benchmarken können. Es unterstützt Adversarial Search-Algorithmen wie Minimax, Expectimax, Alpha-Beta sowie eigene Verstärkungslern- oder heuristische Agenten. Das Framework umfasst eine einfache GUI, Befehlszeilesteuerung und Tools zur Protokollierung von Spieldaten und Leistungsvergleich zwischen Agenten in Wettbewerbs- oder Kooperationsszenarien.

BomberManAI ist ein KI-Agent, der das klassische Bomberman-Spiel autonom spielen soll. Entwickelt in Python, interagiert er mit einer Spielumgebung, um Kartenstatus, verfügbare Züge und Gegnerpositionen in Echtzeit zu erfassen. Der Kernalgorithmus kombiniert A*-Pfadfindung, Breitensuche zur Erreichbarkeitsanalyse und eine heuristische Bewertungsfunktion, um optimale Bombenplatzierung und Fluchtstrategien zu bestimmen. Der Agent handhabt dynamische Hindernisse, Power-Ups und mehrere Gegner auf verschiedenen Kartenlayouts. Seine modulare Architektur ermöglicht die Entwicklung mit benutzerdefinierten Heuristiken, Verstärkendem Lernen oder alternativen Entscheidungsstrategien. Ideal für Spiel-KI-Forscher, Studenten und wettbewerbliche Bot-Entwickler bietet BomberManAI einen flexiblen Rahmen für das Testen und Verbessern autonomer Spielagenten.

SoccerAgent ist ein spezialisiertes KI-Framework zur Entwicklung und zum Training autonomer Fußballagenten mit modernsten Multi-Agenten-Verstärkungslernmethoden (MARL). Es simuliert realistische Fußballspiele in 2D- oder 3D-Umgebungen und bietet Werkzeuge zur Definition von Belohnungsfunktionen, Anpassung von Spielerattributen und Implementierung taktischer Strategien. Nutzer können gängige RL-Algorithmen wie PPO, DDPG und MADDPG über integrierte Module integrieren, den Trainingsfortschritt auf Dashboards überwachen und Agentenverhalten in Echtzeit visualisieren. Das Framework unterstützt szenarienbasiertes Training für Angriffs-, Verteidigungs- und Koordinationsprotokolle. Mit einer erweiterbaren Codebasis und ausführlicher Dokumentation ermöglicht SoccerAgent Forschern und Entwicklern, Teamdynamiken zu analysieren und KI-gesteuerte Spielstrategien für wissenschaftliche und kommerzielle Projekte zu verfeinern.

GiftSong ist eine innovative Plattform, die Ihre Erinnerungen in personalisierte musikalische Geschenke verwandelt. Egal, ob Sie einen Geburtstag, eine Hochzeit oder einen besonderen Meilenstein feiern möchten, können Sie Ihr Lied anpassen, indem Sie den Anlass, den musikalischen Stil wählen und persönliche Akzente setzen. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Technologie generiert GiftSong ein einzigartiges Lied, das speziell für Sie erstellt wurde, und macht jedes Geschenk unvergesslich. Ideal für intime Momente und größere Feiern, lassen Sie GiftSong Ihnen helfen, die perfekte Melodie zu gestalten, die mit Emotionen und geschätzten Erinnerungen mitschwingt.

MetaHuman Creator bietet eine intuitive Benutzeroberfläche zur Gestaltung fotorealistischer digitaler Menschen mit beispielloser Detailgenauigkeit. Benutzer können Gesichtszüge, Hauttexturen und Frisuren mithilfe einer umfangreichen Asset-Bibliothek anpassen. Das Tool vereinfacht den Rigging- und Animationsprozess für die Charakterentwicklung und integriert sich nahtlos mit Unreal Engine, um hochwertige Charaktere bereitzustellen, die bereit für Animation und Gameplay sind.

Das DND LLM Game nutzt große Sprachmodelle als KI-Dungeon Master, der in Echtzeit Erzählbeschreibungen, Quests und Begegnungen auf Spieler prompts hin erstellt. Es integriert sich mit OpenAI's GPT-API und unterstützt die Anpassung von Abenteuer-Einstellungen, Schwierigkeitsgraden und NPC-Persönlichkeiten. Wenn Spieler Aktionen beschreiben oder Fragen im Chat stellen, generiert die KI lebendige Szenendetails, Dialoge und verzweigte Handlungswege. Entwickler und Spielleiter können die Engine per Python-Skripte konfigurieren, Modellparameter anpassen und das Framework um benutzerdefinierte Module erweitern, was es zu einem flexibel einsetzbaren Tool für Solo-RPG-Sitzungen oder KI-gestützte Tischkampagnen macht.

MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw bietet ein vollständiges Toolkit zum Entwickeln, Trainieren und Bewerten mehrerer KI-Agenten in StarCraft II. Es stellt Low-Level-Kontrollen für Einheitenbewegung, Zielverfolgung und Fähigkeiten bereit und erlaubt gleichzeitig eine flexible Belohnungs- und Szenarienkonfiguration. Nutzer können eigene neuronale Netzwerkarchitekturen integrieren, Team-Strategien definieren und Metriken aufzeichnen. Basierend auf PySC2 unterstützt es paralleles Training, Checkpointing und Visualisierung, was es ideal für Forschung im Bereich kooperatives und adversariales multi-agenten Reinforcement Learning macht.

Das YGO-Agent-Framework ermöglicht Forschern und Enthusiasten die Entwicklung von KI-Bots, die das Yu-Gi-Oh-Kartenspiel mit Verstärkungslernen spielen. Es verpackt den YGOPRO-Spielsimulator in eine OpenAI-Gym-kompatible Umgebung, die Zustandsrepräsentationen wie Hand, Spielfeld und Lebenspunkte sowie Aktionsrepräsentationen wie Beschwörung, Zauber/Fallen-Aktivierung und Angriff definiert. Belohnungen basieren auf Gewinn/Verlust, verursachtem Schaden und Spielverlauf. Die Architektur des Agents verwendet PyTorch, um DQN zu implementieren, mit Optionen für benutzerdefinierte Netzwerkarchitekturen, Erfahrungsspeicherung und epsilon-gieriger Erkundung. Protokollierungsmodule zeichnen Trainingskurven, Gewinnraten und detaillierte Spielzüge für die Analyse auf. Das Rahmenwerk ist modular, sodass Benutzer Komponenten wie die Belohnungsfunktion oder den Aktionsraum austauschen oder erweitern können.

PyGame Learning Environment (PLE) ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Entwicklung, das Testen und das Benchmarking von Verstärkungslernagenten innerhalb benutzerdefinierter Spielszenarien vereinfacht. Es stellt eine Sammlung leichter, Pygame-basierter Spiele mit integrierter Unterstützung für Agentenbeobachtungen, diskrete und kontinuierliche Aktionsräume, Belohnungsentwicklung und Umgebungsdarstellung bereit. PLE bietet eine benutzerfreundliche API, die mit OpenAI Gym-Wrappern kompatibel ist, was eine nahtlose Integration mit beliebten RL-Bibliotheken wie Stable Baselines und TensorForce ermöglicht. Forscher und Entwickler können Spielparameter anpassen, neue Spiele implementieren und Vektorisiert-Umgebungen für beschleunigtes Training nutzen. Mit aktiver Community-Beteiligung und umfangreicher Dokumentation ist PLE eine vielseitige Plattform für akademische Forschung, Bildung und Prototyping realer RL-Anwendungen.

BotPlayers ist ein vielseitiges Open-Source-Framework, das die Entwicklung und den Einsatz KI-gesteuerter Spiel-Agents vereinfacht. Es verfügt über eine flexible Umgebungsabstraktionsschicht, die Bildschirmabgreifen, Web-APIs oder benutzerdefinierte Simulationsschnittstellen unterstützt, sodass Bots mit verschiedenen Spielen interagieren können. Das Framework umfasst eingebaute Verstärkendes Lernen-Algorithmen, genetische Algorithmen und regelbasierte Heuristiken sowie Werkzeuge für Datenprotokollierung, Modell-Checkpointing und Leistungsvisualisierung. Das modulare Plugin-System ermöglicht Entwicklern die Anpassung von Sensoren, Aktionen und KI-Richtlinien in Python oder Java. BotPlayers bietet außerdem YAML-basierte Konfigurationen für schnelle Prototypenentwicklung und automatisierte Pipelines für Training und Evaluation. Mit plattformübergreifender Unterstützung auf Windows, Linux und macOS beschleunigt dieses Framework Experimente und die Produktion intelligenter Spiel-Agents.

Im Wesentlichen bietet Gomoku Battle eine robuste Simulationsumgebung, in der KI-Agenten einem JSON-basierten Protokoll folgen, um Spielstatus-Updates zu erhalten und Zugentscheidungen zu übermitteln. Entwickler können benutzerdefinierte Strategien durch Implementieren einfacher Python-Interfaces integrieren und dabei die bereitgestellten Beispiel-Bots als Referenz nutzen. Der integrierte Turnier-Manager automatisiert die Planung von Round-Robin- und Eliminationsmatches, während detaillierte Protokolle Metriken wie Gewinnquoten, Zugzeiten und Spielhistorien erfassen. Die Ausgaben können als CSV oder JSON für weitere statistische Analysen exportiert werden. Das Framework unterstützt parallele Ausführung zur Beschleunigung groß angelegter Experimente und kann erweitert werden, um benutzerdefinierte Regelvarianten oder Trainingspipelines einzuschließen, was es ideal für Forschung, Bildung und wettbewerbskonforme KI-Entwicklung macht.

Ein AI-Fußballpokal in einer Java-JADE-Umgebung ist eine Open-Source-Demonstration, die das Java Agent Development Framework (JADE) nutzt, um ein vollständiges Fußballturnier zu simulieren. Es modelliert jeden Spieler als autonomen Agent mit Verhaltensweisen für Bewegung, Ballkontrolle, Passen und Schießen, die via Nachrichtenkoordination Strategien umsetzen. Der Simulator umfasst Schiedsrichter- und Trainer-Agenten, erzwingt Spielregeln und verwaltet Turnierpläne. Entwickler können Entscheidungsfindung durch benutzerdefinierte Regeln erweitern oder Machine-Learning-Module integrieren. Diese Umgebung illustriert Multi-Agenten-Kommunikation, Teamarbeit und dynamische Strategieplanung in einem Echtzeit-Sportszenario.

FemaleSwitch ist ein wegweisender KI-Agent in der Gaming-Branche, der sich auf die Schaffung dynamischer und ansprechender weiblicher Charaktere konzentriert. Dieser KI-Agent hilft Nutzern, personalisierte Narrative und einzigartige Charakterbögen zu erstellen, was die Spielerinteraktion und Zufriedenheit erheblich steigert. Durch die Nutzung fortschrittlicher Algorithmen generiert FemaleSwitch immersive Dialoge und Szenarien, die speziell für weibliche Charaktere entworfen wurden, und bereichert das Spielerlebnis dadurch.

Pentago Swap KI-Agent implementiert einen intelligenten Gegner für das Pentago Swap-Spiel, indem er einen Monte Carlo Tree Search (MCTS)-Algorithmus nutzt, um potenzielle Spielsituationen zu erkunden und zu bewerten. Bei jedem Zug simuliert der Agent zahlreiche Durchläufe und bewertet die resultierenden Spielstände, um Züge zu identifizieren, die die Gewinnwahrscheinlichkeit maximieren. Er unterstützt die Anpassung von Suchparametern wie Simulationsanzahl, Explorationskonstante und Playout-Politik, um die Leistung fein abzustimmen. Der Agent beinhaltet eine Befehlszeilenschnittstelle für Duelle, Selbstspiel zur Generierung von Trainingsdaten und eine Python-API für die Integration in größere Spielumgebungen oder Turniere. Mit modularem Code erleichtert er die Erweiterung mit alternativen Heuristiken oder neuronalen Netzbewertern für fortgeschrittene Forschung und Entwicklung.

Samsung Ballie ist ein innovativer KI-Agent, der nahtlos in Ihre Wohnumgebung integriert wird und eine Vielzahl von Funktionen bietet, darunter Sicherheitsüberwachung, Steuerung von Smart Devices und personalisierte Kommunikation. Ausgestattet mit fortschrittlichen Sensoren und maschinellen Lernfähigkeiten kann Ballie Ihr Zuhause navigieren, Aktivitäten überwachen und sogar mit Familienmitgliedern über Sprachbefehle interagieren. Er lernt die Benutzerpräferenzen im Laufe der Zeit und bietet ein maßgeschneidertes Erlebnis, das das Leben zu Hause verbessert.

AIpacman ist ein Open-Source-Python-Projekt, das die Pac-Man-Spielumgebung für KI-Experimente simuliert. Nutzer können aus eingebauten Agenten wählen oder eigene mit Suchalgorithmen wie DFS, BFS, A*, UCS; feindlichen Methoden wie Minimax mit Alpha-Beta-Suche und Expectimax; oder Verstärkungslernen-Techniken wie Q-Learning implementieren. Das Framework bietet konfigurierbare Labyrinthe, Leistungsprotokollierung, Visualisierung der Entscheidungsfindung der Agenten und eine Kommandozeilenschnittstelle für Spielausschnitte und Punktvergleiche. Es ist für Lehrveranstaltungen, Forschungsbenchmarks und Hobbyprojekte in KI und Spieentwicklungen konzipiert.