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。

ePH-MAPFは、グリッドベースのマップ上で数十から数百のエージェントの衝突のない経路を効率的に計算するパイプラインを提供します。優先ヒューリスティクス、インクリメンタルサーチ技術、およびカスタマイズ可能なコストメトリクス（マンハッタン距離、ユークリッド距離）を用いて、速度と解の品質のバランスを取ります。ユーザーは異なるヒューリスティクス関数を選択し、Pythonベースのロボティクスシステムにライブラリを統合し、標準的なMAPFシナリオでパフォーマンスベンチマークを行うことができます。コードはモジュール化されており、良好にドキュメント化されているため、研究者や開発者は動的障害物や特殊環境のために拡張可能です。