AGM: AI Game Maker est une plateforme innovante conçue pour les développeurs de jeux en herbe. Elle intègre la technologie de l'IA pour rationaliser le processus de création de jeux, offrant aux utilisateurs des outils pour concevoir des personnages, des environnements et une logique de jeu. Les utilisateurs peuvent créer des expériences de jeu interactives avec un minimum de connaissances en codage, permettant un prototypage et une itération rapides. L'IA aide à générer des dialogues, des œuvres d'art et même de la musique, améliorant ainsi la productivité et la créativité globales dans le développement de jeux.

Wortal est une plateforme complète conçue pour simplifier la distribution de jeux pour les studios. Avec Wortal, les développeurs peuvent gérer les publications via un SDK unique, garantissant que leurs jeux sont distribués mondialement et optimisés pour des performances optimales sur plusieurs plateformes. Wortal offre une intégration transparente avec les principaux moteurs de jeu, une optimisation automatique pilotée par l'IA et des outils de monétisation essentiels. Les développeurs peuvent se concentrer sur la création de jeux exceptionnels pendant que Wortal gère les complexités de la distribution, atteignant des marchés divers et augmentant les revenus grâce à des publicités dans le jeu.

Au cœur de Gomoku Battle, se trouve un environnement de simulation robuste où les agents IA suivent un protocole basé sur JSON pour recevoir des mises à jour de l'état du plateau et soumettre des décisions de mouvement. Les développeurs peuvent intégrer des stratégies personnalisées en implémentant de simples interfaces Python, en utilisant des bots d'exemple comme référence. Le gestionnaire de tournois intégré automatise la programmation de matches en round-robin ou à élimination, tandis que des logs détaillés capturent des métriques telles que taux de victoire, temps par mouvement et historiques de jeu. Les résultats peuvent être exportés en CSV ou JSON pour une analyse statistique approfondie. Le framework supporte une exécution parallèle pour accélérer les expériences à grande échelle, et peut être étendu pour inclure des règles personnalisées ou des pipelines d'entraînement, ce qui le rend idéal pour la recherche, l'éducation et le développement concurrentiel d'IA.