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.

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.