Colosseum Agent Battles는 사용자 정의 가능한 전투장 내에서 AI 에이전트 경쟁을 위한 모듈식 Python SDK를 제공합니다. 사용자는 특정 지형, 자원, 규칙이 포함된 환경을 정의한 후, 표준 인터페이스를 통해 에이전트 전략을 구현할 수 있습니다. 프레임워크는 전투 스케줄링, 심판 로직 및 실시간 에이전트 행동과 결과의 기록을 관리하며, 토너먼트 실행, 승/패 통계 추적, 차트 기반 성과 시각화 도구를 포함합니다. 개발자는 인기 머신러닝 라이브러리와 연동하여 에이전트를 훈련시키고 전투 데이터를 분석하거나, 커스텀 규칙을 위한 심판 모듈 확장도 할 수 있습니다. 이 모든 것이 AI 전략의 벤치마킹을 간소화하며, JSON 및 CSV 형식으로 로깅도 지원되어 후속 분석이 가능합니다.

Gomoku Battle은 강력한 시뮬레이션 환경을 제공하며, AI 에이전트는 JSON 기반 프로토콜을 따라 보드 상태 업데이트를 받고 이동 결정을 제출합니다. 개발자들은 간단한 Python 인터페이스를 구현하여 맞춤 전략을 통합할 수 있으며, 제공된 샘플 봇을 참고할 수도 있습니다. 내장된 토너먼트 매니저는 라운드로빈 및 제거 방식을 자동으로 스케줄링하며, 상세 로그는 승률, 이동 시간, 게임 이력 등 통계 데이터를 캡처합니다. 결과는 CSV 또는 JSON으로 내보내어 추가 통계 분석에 사용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 병렬 실행을 지원하여 대규모 실험을 빠르게 진행할 수 있으며, 사용자 정의 규칙 또는 트레이닝 파이프라인도 확장할 수 있어 연구, 교육, 경쟁 AI 개발에 이상적입니다.