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.

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.

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.