MultiAgentPacman offre un environnement de jeu en Python où les utilisateurs peuvent implémenter, visualiser et benchmarker plusieurs agents IA dans le domaine Pacman. Il supporte des algorithmes de recherche adverse tels que minimax, expectimax, élagage alpha-bêta, ainsi que des agents personnalisés utilisant l'apprentissage par renforcement ou des heuristiques. Le cadre inclut une GUI simple, des contrôles en ligne de commande et des outils pour enregistrer les statistiques de jeu et comparer la performance des agents dans des scénarios compétitifs ou coopératifs.

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.