El Agente de IA de Azul es una solución especializada para la competición del juego de mesa Azul. Implementado en Python, modela el estado del juego, aplica búsqueda Minimax para poda determinista y utiliza Exploración en Árbol Monte Carlo para explorar resultados estocásticos. El agente emplea heurísticas personalizadas para evaluar las posiciones del tablero, priorizando patrones de colocación de fichas que generan muchos puntos. Soporta modo torneo individual, simulaciones por lotes y registro de resultados para análisis de rendimiento. Los usuarios pueden ajustar los parámetros del algoritmo, integrar en entornos de juego personalizados y visualizar árboles de decisión para entender las selecciones de movimiento.

AGM: AI Game Maker es una plataforma innovadora diseñada para aspirantes a desarrolladores de juegos. Integra tecnología de IA para optimizar el proceso de creación de juegos, ofreciendo a los usuarios herramientas para diseñar personajes, entornos y lógica de juego. Los usuarios pueden crear experiencias de juego interactivas con conocimientos mínimos de programación, lo que permite la creación y iteración rápida de prototipos. La IA ayuda a generar diálogos, obras de arte e incluso música, mejorando la productividad y creatividad en el desarrollo de juegos.

TexasHoldemAgent proporciona un entorno modular basado en Python para entrenar, evaluar y desplegar un jugador de póker alimentado por IA para Texas Hold’em límite en heads-up. Integra un motor de simulación personalizado con algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo, incluido DQN, para una mejora iterativa de políticas. Las capacidades clave incluyen codificación del estado de la mano, definición del espacio de acción ( fold, call, raise ), configuración de recompensas y evaluación en tiempo real de decisiones. Los usuarios pueden personalizar los parámetros de aprendizaje, aprovechar la aceleración CPU/GPU, monitorear el progreso del entrenamiento y cargar o guardar modelos entrenados. El marco soporta simulaciones en lote para probar estrategias diversas, generar métricas de rendimiento y visualizar tasas de victoria, permitiendo a investigadores, desarrolladores y entusiastas del póker experimentar con estrategias de juego impulsadas por IA.

Este repositorio proporciona un marco completo para la investigación en juego en StarCraft II. El agente principal usa Proximal Policy Optimization (PPO) para aprender redes de política que interpretan datos de observación del entorno PySC2 y generan acciones precisas en el juego. Los desarrolladores pueden configurar capas de redes neuronales, formateo de recompensas y horarios de entrenamiento para optimizar el rendimiento. El sistema soporta multiproceso para recolección eficiente de muestras, utilidades de registro para monitorear curvas de entrenamiento y scripts de evaluación para correr políticas entrenadas contra oponentes scriptados o AI incorporados. El código está escrito en Python y aprovecha TensorFlow para definición y optimización de modelos. Los usuarios pueden extender componentes como funciones de recompensa personalizadas, preprocesamiento de estado o arquitecturas de red para fines específicos de investigación.

MultiAgentPacman ofrece un entorno de juego en Python donde los usuarios pueden implementar, visualizar y comparar múltiples agentes de IA en el dominio Pacman. Soporta algoritmos de búsqueda adversarial como minimax, expectimax, poda alfa-beta, así como agentes personalizados basados en aprendizaje por refuerzo o heurísticas. El marco incluye una interfaz gráfica sencilla, controles en línea de comandos y utilidades para registrar estadísticas de juego y comparar el rendimiento de los agentes en escenarios competitivos o cooperativos.

BomberManAI es un agente de IA diseñado para jugar de manera autónoma el clásico juego Bomberman. Desarrollado en Python, interactúa con un entorno de juego para percibir en tiempo real el estado del mapa, movimientos disponibles y posiciones de los oponentes. El algoritmo principal combina búsqueda A*, búsqueda en amplitud para análisis de alcanzabilidad y una función heurística de evaluación para determinar la mejor ubicación para colocar bombas y estrategias de evasión. El agente maneja obstáculos dinámicos, potenciadores y múltiples oponentes en diferentes disposiciones del mapa. Su arquitectura modular permite a los desarrolladores experimentar con heurísticas personalizadas, módulos de aprendizaje por refuerzo o estrategias de decisión alternativas. Ideal para investigadores en IA de juegos, estudiantes o desarrolladores de bots competitivos, BomberManAI proporciona un marco flexible para probar y mejorar agentes autónomos en juegos.

SoccerAgent es un marco de IA especializado diseñado para desarrollar y entrenar agentes de fútbol autónomos usando técnicas avanzadas de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). Simula partidos de fútbol realistas en entornos 2D o 3D, ofreciendo herramientas para definir funciones de recompensa, personalizar atributos de jugadores e implementar estrategias tácticas. Los usuarios pueden integrar algoritmos populares de RL (como PPO, DDPG y MADDPG) mediante módulos integrados, monitorear el progreso del entrenamiento a través de paneles de control y visualizar comportamientos de los agentes en tiempo real. El marco soporta entrenamiento basado en escenarios para ofensiva, defensa y protocolos de coordinación. Con una base de código extensible y documentación detallada, SoccerAgent capacita a investigadores y desarrolladores a analizar dinámicas de equipos y perfeccionar estrategias de juego basadas en IA para proyectos académicos y comerciales.

GiftSong es una plataforma innovadora que transforma tus recuerdos en regalos musicales personalizados. Ya sea que desees conmemorar un cumpleaños, una boda o un hito especial, puedes personalizar tu canción eligiendo la ocasión, el estilo musical y añadiendo toques personales. Utilizando tecnología avanzada de inteligencia artificial, GiftSong genera una canción única diseñada solo para ti, haciendo que cada regalo sea memorable. Ideal tanto para momentos íntimos como para celebraciones más grandes, deja que GiftSong te ayude a crear la melodía perfecta que resuene con emociones y recuerdos atesorados.

MetaHuman Creator ofrece una interfaz intuitiva para diseñar humanos digitales fotorealistas con detalles sin precedentes. Los usuarios pueden personalizar características faciales, texturas de piel y estilos de cabello utilizando una rica biblioteca de recursos. La herramienta agiliza el proceso de rigging y animación para el desarrollo de personajes, integrándose a la perfección con Unreal Engine para entregar personajes de alta calidad listos para la animación y el juego.

DND LLM Game aprovecha grandes modelos de lenguaje para servir como un Maestro de Mazmorras impulsado por IA, creando narrativas, misiones y encuentros en respuesta a las indicaciones de los jugadores. Se integra con la API GPT de OpenAI y soporta la personalización de configuraciones de aventura, niveles de dificultad y personalidades de NPCs. A medida que los jugadores describen acciones o hacen preguntas en la interfaz de chat, la IA genera detalles vívidos de escenas, diálogos y caminos narrativos ramificados al instante. Los desarrolladores y maestros del juego pueden configurar el motor mediante scripts en Python, ajustar parámetros del modelo y extender el marco para incluir módulos personalizados, haciendo de esto una herramienta flexible para sesiones de RPG en solitario o campañas de mesa asistidas por IA.

MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw ofrece un conjunto completo de herramientas para desarrollar, entrenar y evaluar múltiples agentes de IA en StarCraft II. Expone controles a bajo nivel para movimiento de unidades, objetivos y habilidades, permitiendo además una configuración flexible de recompensas y escenarios. Los usuarios pueden integrar fácilmente arquitecturas neuronales personalizadas, definir estrategias de coordinación en equipo y grabar métricas. Basado en PySC2, soporta entrenamiento paralelo, creación de puntos de control y visualización, siendo ideal para avanzar en la investigación en aprendizaje por refuerzo con múltiples agentes tanto cooperativos como adversarios.

El marco YGO-Agent permite a investigadores y entusiastas desarrollar bots de IA que juegan al juego de cartas Yu-Gi-Oh usando aprendizaje por refuerzo. Envuelve el simulador YGOPRO en un entorno compatible con OpenAI Gym, definiendo representaciones de estado como mano, campo y puntos de vida, así como representaciones de acción que incluyen invocaciones, activación de hechizos/trampas y ataques. Las recompensas se basan en resultados de victoria/derrota, daño causado y progreso del juego. La arquitectura del agente usa PyTorch para implementar DQN, con opciones para arquitecturas de red personalizadas, reproducción de experiencia y exploración epsilon-greedy. Los módulos de registro registran curvas de entrenamiento, tasas de victoria y registros detallados de movimientos para análisis. El marco es modular, permitiendo a los usuarios reemplazar o extender componentes como la función de recompensa o el espacio de acción.

PyGame Learning Environment (PLE) es un marco de trabajo en Python de código abierto diseñado para simplificar el desarrollo, la prueba y el benchmarking de agentes de aprendizaje por refuerzo en escenarios de juego personalizados. Proporciona una colección de juegos ligeros basados en Pygame con soporte incorporado para observaciones de agentes, espacios de acciones discretas y continuas, modelado de recompensas y renderizado del entorno. PLE presenta una API fácil de usar compatible con los envoltorios de OpenAI Gym, permitiendo una integración fluida con librerías RL populares como Stable Baselines y TensorForce. Investigadores y desarrolladores pueden personalizar parámetros de juego, implementar nuevos juegos y aprovechar entornos vectorizados para entrenamiento acelerado. Con contribuciones activas de la comunidad y documentación extensa, PLE sirve como una plataforma versátil para investigación académica, educación y prototipado de aplicaciones RL del mundo real.

BotPlayers es un marco versátil de código abierto que simplifica el desarrollo y despliegue de agentes de juego impulsados por IA. Destaca por su capa de abstracción de entorno flexible que soporta captura de pantalla, APIs web o interfaces de simulación personalizadas, permitiendo a los bots interactuar con diversos juegos. Incluye algoritmos de aprendizaje por refuerzo incorporados, algoritmos genéticos y heurísticas basadas en reglas, además de herramientas para registro de datos, puntos de control de modelos y visualización del rendimiento. Su sistema de plugins modular permite a los desarrolladores personalizar sensores, acciones y políticas de IA en Python o Java. BotPlayers también ofrece configuración basada en YAML para prototipado rápido y pipelines automáticos para entrenamiento y evaluación. Compatible con Windows, Linux y macOS, este marco acelera la experimentación y producción de agentes de juego inteligentes.

En su núcleo, Gomoku Battle proporciona un entorno de simulación robusto donde los agentes de IA siguen un protocolo basado en JSON para recibir actualizaciones del estado del tablero y enviar decisiones de movimiento. Los desarrolladores pueden integrar estrategias personalizadas implementando interfaces simples en Python, usando los bots de muestra como referencia. El gestor de torneos automatiza la programación de partidos de todos contra todos y eliminatorias, mientras que los registros detallados capturan métricas como tasas de victoria, tiempos por movimiento y historiales de juego. Los resultados pueden exportarse en CSV o JSON para análisis estadístico adicional. El marco soporta ejecución en paralelo para acelerar experimentos a gran escala y puede extenderse para incluir reglas personalizadas o pipelines de entrenamiento, siendo ideal para investigación, educación y desarrollo competitivo de IA.

Una Copa de Fútbol IA en un entorno Java JADE es una demostración de código abierto que aprovecha el Marco de Desarrollo de Agentes de Java (JADE) para simular un torneo completo de fútbol. Modela cada jugador como un agente autónomo con comportamientos para movimiento, control del balón, pase y tiro, coordinándose mediante paso de mensajes para implementar estrategias. El simulador incluye árbitros y agentes entrenadores, aplica las reglas del juego y gestiona los brackets del torneo. Los desarrolladores pueden extender la toma de decisiones con reglas personalizadas o integrar módulos de aprendizaje automático. Este entorno ilustra la comunicación multiagente, trabajo en equipo y planificación de estrategias dinámicas en un escenario deportivo en tiempo real.

FemaleSwitch es un agente de IA revolucionario dentro de la industria del juego que se centra en crear personajes femeninos dinámicos y atractivos. Este agente de IA ayuda a los usuarios a crear narrativas personalizadas y arcos de personajes únicos, mejorando significativamente la interacción y satisfacción del jugador. Al utilizar algoritmos avanzados, FemaleSwitch genera diálogos y escenarios inmersivos diseñados específicamente para personajes femeninos, haciendo que la experiencia de juego sea más rica y diversa.

El Agente de IA de Pentago Swap implementa un oponente inteligente para el juego Pentago Swap aprovechando un algoritmo de Búsqueda Monte Carlo en Árbol (MCTS) para explorar y evaluar posibles estados del juego. En cada turno, el agente simula numerosas partidas, puntuando las posiciones resultantes para identificar movimientos que maximicen la probabilidad de ganar. Soporta la personalización de parámetros de búsqueda como el número de simulaciones, constante de exploración y política de partidas, permitiendo a los usuarios ajustar el rendimiento. El agente incluye una interfaz de línea de comandos para enfrentamientos directos, autojuego para generar datos de entrenamiento, y una API en Python para integración en entornos de juego o torneos más grandes. Construido con código modular, facilita la extensión con heurísticas alternativas o evaluadores de redes neuronales para investigación avanzada y desarrollo.

Samsung Ballie es un agente de IA innovador que se integra perfectamente en su entorno doméstico para ofrecer una variedad de funcionalidades, incluyendo monitoreo de seguridad, control de dispositivos inteligentes y comunicación personalizada. Equipado con sensores avanzados y capacidades de aprendizaje automático, Ballie puede navegar por su hogar, monitorear actividades e incluso interactuar con los miembros de la familia a través de comandos de voz. Aprende las preferencias de los usuarios con el tiempo, proporcionando una experiencia a medida que mejora la vida en el hogar.

AIpacman es un proyecto open-source en Python que simula el entorno del juego Pac-Man para experimentación con IA. Los usuarios pueden escoger entre agentes integrados o crear nuevos mediante algoritmos de búsqueda como DFS, BFS, A*, UCS; métodos adversarios como Minimax con poda Alpha-Beta y Expectimax; o técnicas de refuerzo como Q-Learning. El framework provee laberintos configurables, registros de rendimiento, visualización de decisiones de agentes y una interfaz de línea de comandos para ejecutar partidas y comparar puntuaciones. Está diseñado para clases, benchmarks de investigación y proyectos amateurs en IA y desarrollo de juegos.