OpenSpiel ist ein Forschungsrahmen, der eine Vielzahl von Umgebungen bereitstellt (von einfachen Matrixspielen bis hin zu komplexen Brettspielen wie Schach, Go und Poker) und verschiedene Reinforcement-Learning- und Suchalgorithmen implementiert (z.B. Wertiteration, Policy-Gradient-Methoden, MCTS). Sein modulares C++-Kernstück und Python-Bindings ermöglichen es Nutzern, eigene Algorithmen zu integrieren, neue Spiele zu definieren und Leistungen anhand standardisierter Benchmarks zu vergleichen. Für Erweiterbarkeit konzipiert, unterstützt es einzelne und multi-agenten Szenarien, um kooperative und wettbewerbsorientierte Situationen zu untersuchen. Forscher nutzen OpenSpiel, um Algorithmen schnell zu prototypisieren, groß angelegte Experimente durchzuführen und reproduzierbaren Code zu teilen.

Colosseum Agent Battles bietet ein modulares Python SDK zum Aufbau von KI-Agenten-Wettbewerben in anpassbaren Arenen. Nutzer können Umgebungen mit spezifischem Terrain, Ressourcen und Regeln definieren und Agentenstrategien über eine standardisierte Schnittstelle implementieren. Das Framework verwaltet die Kampffristen, Schiedsrichterlogik und die Echtzeit-Protokollierung von Aktionen und Ergebnissen. Es umfasst Werkzeuge für Turniere, Tracking von Gewinn/Verlust-Statistiken und Visualisierung der Agentenleistung anhand von Diagrammen. Entwickler können mit bekannten Machine-Learning-Bibliotheken integrieren, um Agenten zu trainieren, Spieldaten für Analysen zu exportieren und Schiedsrichter-Module zu erweitern, um benutzerdefinierte Regeln durchzusetzen. Es vereinfacht letztlich das Benchmarking von KI-Strategien in Kopf-an-Kopf-Wettbewerben. Zudem werden Protokolle in JSON- und CSV-Formaten für anschließende Analysen unterstützt.