negotiation_agentは、GPTのようなモデルによって駆動される自律交渉ボットを構築するためのモジュール式ツールキットです。開発者はアイテム、好み、効用関数を定義してエージェントの目的をモデル化し、事前定義済みのエージェントテンプレートを使用したり、カスタム戦略を組み込んだりできます。提案の生成、反提案の評価、承諾の判断、および取引完了を行い、対話の流れは標準化されたプロトコルで管理され、トーナメント型の実験のための一括シミュレーションや、合意率、効用の増加、公平性スコアなどのパフォーマンス指標を計算します。オープンアーキテクチャにより、基盤となるLLMバックエンドの交換やプラグインによるエージェントロジックの拡張が可能です。negotiation_agentを使えば、チームはeコマース、研究、教育設定において自動化された交渉ソリューションの迅速なプロトタイピングと評価ができます。

TexasHoldemAgentは、Pythonを基盤としたモジュール式環境を提供し、HEAD-UPリミットテキサスホールデムポーカーのAIプレイヤーを訓練、評価、展開します。カスタムのシミュレーションエンジンとDQNなどの深層強化学習アルゴリズムを統合し、反復的なポリシー改善を行います。主な機能には、ハンド状態のエンコード、アクションスペースの定義（フォールド、コール、レイズ）、報酬設計、リアルタイムでの意思決定評価があります。ユーザーは学習パラメータをカスタマイズし、CPU/GPUの高速化を利用し、訓練進行状況をモニターし、訓練済みモデルを読み込んだり保存したりできます。フレームワークはバッチシミュレーションをサポートし、さまざまな戦略のテストやパフォーマンスメトリクスの生成、勝率の可視化を可能にし、研究者、開発者、ポーカー愛好家のAI駆動のゲームプレイ戦略の実験を支援します。

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。