L'agent IA Pentago Swap met en œuvre un adversaire intelligent pour le jeu Pentago Swap en exploitant un algorithme Monte Carlo Tree Search (MCTS) pour explorer et évaluer les états de jeu potentiels. À chaque tour, l'agent simule de nombreux déploiements, en notant les positions de jeu résultantes pour identifier les coups qui maximisent la probabilité de victoire. Il supporte la personnalisation des paramètres de recherche tels que le nombre de simulations, la constante d'exploration et la politique de déploiement, permettant aux utilisateurs d'optimiser la performance. L'agent comprend une interface en ligne de commande pour des affrontements directs, l'auto-jeu pour générer des données d'entraînement, et une API Python pour l'intégration dans des environnements de jeu ou des tournois plus vastes. Avec un code modulaire, il facilite l'extension avec des heuristiques alternatives ou des évaluateurs en réseaux neuronaux pour la recherche avancée et le développement.

L'agent IA Azul Game est une solution spécialisée pour la compétition du jeu de société Azul. Implémenté en Python, il modélise l'état du jeu, applique la recherche Minimax pour l'élagage déterministe, et exploite Monte Carlo Tree Search pour explorer les résultats stochastiques. L'agent utilise des heuristiques personnalisées pour évaluer les positions sur le plateau, en favorisant les motifs de placement de tuiles qui rapportent beaucoup de points. Il prend en charge le mode tournoi individuel, les simulations par lot, et la journalisation des résultats pour l'analyse des performances. Les utilisateurs peuvent ajuster les paramètres de l'algorithme, intégrer l'agent dans des environnements de jeu personnalisés, et visualiser les arbres de décision pour comprendre le processus de sélection des coups.