Colosseum Agent Battles fournit un SDK Python modulaire pour construire des compétitions d'agents IA dans des arènes personnalisables. Les utilisateurs peuvent définir des environnements avec des terrains, ressources et règles spécifiques, puis implémenter des stratégies d'agents via une interface standardisée. Le framework gère la planification des batailles, la logique d'arbitrage et la journalisation en temps réel des actions et résultats des agents. Il comprend des outils pour organiser des tournois, suivre les statistiques de victoire/défaite et visualiser la performance des agents via des graphiques. Les développeurs peuvent intégrer des bibliothèques de ML populaires pour entraîner des agents, exporter les données de bataille pour analyse, et étendre les modules d'arbitrage pour appliquer des règles personnalisées. Enfin, il facilite le benchmarking des stratégies IA en compétition directe. La journalisation en formats JSON et CSV est également supportée pour les analyses ultérieures.

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.