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.

Los agentes de IA para Piedra-Papel-Tijeras son un proyecto open-source en Python que demuestra cómo construir, entrenar y evaluar diferentes estrategias de IA—juego aleatorio, reconocimiento de patrones basado en reglas y aprendizaje por refuerzo (Q-learning)—en el juego clásico Piedra-Papel-Tijeras. Proporciona clases de agentes modulares, un motor de juego configurable, registro de rendimiento y utilidades de visualización. Los usuarios pueden intercambiar fácilmente agentes, ajustar parámetros de aprendizaje y explorar el comportamiento de IA en escenarios competitivos.