Colosseum Agent Battles ofrece un SDK modular en Python para construir competencias de agentes IA en arenas personalizables. Los usuarios pueden definir entornos con terrenos, recursos y reglas específicos, e implementar estrategias de agentes mediante una interfaz estandarizada. El marco gestiona la programación de batallas, lógica de árbitros y registro en tiempo real de acciones y resultados. Incluye herramientas para realizar torneos, seguir estadísticas de victorias y derrotas, y visualizar el rendimiento de los agentes mediante gráficos. Los desarrolladores pueden integrar bibliotecas ML populares para entrenar agentes, exportar datos de batalla para análisis y extender módulos de árbitros para aplicar reglas personalizadas. Finalmente, facilita el benchmarking de estrategias IA en enfrentamientos directos. También soporta registros en formatos JSON y CSV para análisis posteriores.

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.