Pentago Swap AIエージェントは、モンテカルロ木探索（MCTS）アルゴリズムを駆使して、潜在的なゲーム状態を探索・評価する高度な対戦相手を実装しています。各ターンで、多数のプレイアウトをシミュレーションし、得られた盤面をスコアリングして勝率を最大化する手を特定します。シミュレーション回数や探索定数、プレイアウトの方針などの検索パラメータのカスタマイズをサポートし、性能の調整が可能です。CLIを用いたヘッド・トゥ・ヘッドの対局や自己対戦トレーニング、Python APIを使った他のゲーム環境やトーナメントへの組み込みが行えます。モジュール化されたコードにより、他のヒューリスティックスやニューラルネットワーク評価器に拡張しやすくなっています。

YGO-Agentフレームワークは、研究者や愛好家が強化学習を用いてYu-Gi-OhカードゲームをプレイするAIボットを開発できるようにします。これにより、YGOPROゲームシミュレータをOpenAI Gym互換の環境にラップし、手札、場、ライフポイントなどの状態表現、および召喚、魔法/罠の発動、攻撃などのアクション表現を定義します。報酬は勝敗結果、与えたダメージ、ゲームの進行に基づきます。エージェントのアーキテクチャはPyTorchを使用してDQNを実装し、カスタムネットワーク構造、経験リプレイ、イプシロン・グリーディ探索も選択可能です。ログ記録モジュールはトレーニング曲線、勝率、詳細な手のログを記録し、分析に役立てます。フレームワークはモジュール式で、報酬関数やアクション空間などのコンポーネントを置き換え・拡張できるようになっています。

AzulゲームAIエージェントは、Azulのボードゲーム競技向けに特化したAIソリューションです。Pythonで実装され、ゲームの状態をモデル化し、決定論的な枝刈りのためにMinimax検索を適用し、確率的な結果を探索するためにモンテカルロ木探索を利用します。カスタムヒューリスティックを用いて盤面を評価し、高得点を得るタイル配置パターンを優先します。ヘッド・トゥ・ヘッドのトーナメントモードやバッチシミュレーション、結果ロギングに対応し、パフォーマンス分析を行います。ユーザーはアルゴリズムのパラメータを調整したり、カスタムのゲーム環境と連携したり、意思決定木を可視化して手の選択過程を理解できます。