Le cadre YGO-Agent permet aux chercheurs et aux passionnés de développer des bots IA qui jouent au jeu de cartes Yu-Gi-Oh en utilisant l'apprentissage par renforcement. Il enveloppe le simulateur de jeu YGOPRO dans un environnement compatible OpenAI Gym, définissant des représentations d'état telles que la main, le terrain et les points de vie, ainsi que des représentations d'action incluant l'invocation, l'activation de sorts/pièges et l'attaque. Les récompenses sont basées sur les résultats de victoire/défaite, les dégâts infligés et la progression du jeu. L'architecture de l'agent utilise PyTorch pour implémenter DQN, avec des options pour des architectures de réseau personnalisées, la rejouabilité d'expérience et l'exploration epsilon-greedy. Les modules de journalisation enregistrent les courbes d'entraînement, les taux de victoire et les logs de mouvements détaillés pour l'analyse. Le cadre est modulaire, permettant aux utilisateurs de remplacer ou d'étendre des composants tels que la fonction de récompense ou l'espace d'action.

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.