Colosseum Agent Battlesは、カスタマイズ可能なアリーナでAIエージェント競争を構築するためのモジュール式Python SDKを提供します。利用者は特定の地形、リソース、ルールセットを持つ環境を定義し、標準化インターフェースを介してエージェント戦略を実装できます。フレームワークはバトルスケジューリング、レフェリーのロジック、エージェントの行動と結果のリアルタイム記録を管理します。トーナメント実行ツール、勝敗統計の追跡、チャートによるパフォーマンスの可視化も含まれます。開発者は、人気のMLライブラリと連携してエージェントを訓練し、バトルデータをエクスポートして分析したり、カスタムルールを適用するためのレフェリーモジュールを拡張したりできます。最終的に、ヘッド・ツー・ヘッドの競争でAI戦略のベンチマークを効率化します。JSONやCSVフォーマットでのロギングもサポートします。

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。

AIエージェント for じゃんけんは、ランダムプレイ、ルールベースのパターン認識、強化学習（Q学習）を用いて、伝統的なじゃんけんゲームでAI戦略を構築、訓練、評価する方法を示すオープンソースのPythonプロジェクトです。モジュール式のエージェントクラス、設定可能なゲーム実行環境、パフォーマンスのログ記録と視覚化ツールを提供します。ユーザーはエージェントを簡単に差し替え、学習パラメータを調整し、対戦シナリオにおけるAIの挙動を探索できます。