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.

Java-Action-Storage는 에이전트 행동의 종단 간 영속성을 처리하기 위해 설계된 LightJason 멀티 에이전트 프레임워크의 핵심 구성 요소입니다. 일반적인 ActionStorage 인터페이스를 정의하고, 인기 있는 데이터베이스와 파일 시스템용 어댑터를 갖추었으며, 비동기 및 배치 쓰기를 지원하고, 여러 에이전트로부터의 동시 액세스를 관리합니다. 사용자들은 저장 전략을 구성하고, 과거 행동 로그를 질의하며, 시퀀스를 재생하여 시스템 행동을 감사하거나 실패 후 에이전트 상태를 복구할 수 있습니다. 이 모듈은 간단한 의존성 주입을 통해 통합되어 자바 기반 AI 프로젝트에 빠르게 채택할 수 있습니다.