negotiation_agent fornece uma coleção modular de ferramentas para construir bots de negociação autônomos alimentados por modelos semelhantes ao GPT. Desenvolvedores podem especificar cenários de negociação definindo itens, preferências e funções de utilidade para modelar objetivos dos agentes. O framework inclui templates de agentes pré-definidos e permite a integração de estratégias personalizadas, possibilitando geração de ofertas, avaliação de contra-ofertas, decisões de aceitação e encerramento de acordos. Gerencia os fluxos de diálogo usando protocolos padronizados, suporta simulações em lote para experimentos no estilo torneio e calcula métricas de desempenho como taxa de acordo, ganhos de utilidade e pontuações de justiça. Sua arquitetura aberta facilita a troca de backends LLM subjacentes e a extensão da lógica do agente por meio de plugins. Com negotiation_agent, equipes podem prototipar e avaliar rapidamente soluções automatizadas de barganha em comércio eletrônico, pesquisa e ambientes educacionais.

TexasHoldemAgent fornece um ambiente modular baseado em Python para treinar, avaliar e implantar um jogador de poker alimentado por IA para Texas Hold’em limit heads-up. Integra um motor de simulação personalizado com algoritmos de aprendizado por reforço profundo, incluindo DQN, para melhoria iterativa de políticas. Funcionalidades principais incluem codificação do estado das mãos, definição do espaço de ações (Fold, Call, Raise), modelagem de recompensas e avaliação de decisões em tempo real. Usuários podem personalizar os parâmetros de aprendizagem, usar aceleração de CPU/GPU, monitorar o progresso do treinamento e carregar ou salvar modelos treinados. O framework suporta simulação em lote para testar várias estratégias, gerar métricas de desempenho e visualizar taxas de vitória, capacitando pesquisadores, desenvolvedores e entusiastas de poker a experimentar estratégias de jogo orientadas por IA.

O Agente de IA do Jogo Azul é uma solução especializada de IA para a competição do jogo de tabuleiro Azul. Implementado em Python, ele modela o estado do jogo, aplica busca Minimax para poda determinística e utiliza Monte Carlo Tree Search para explorar resultados estocásticos. O agente usa heurísticas personalizadas para avaliar posições no tabuleiro, priorizando padrões de colocação de azulejos que geram pontos altos. Ele suporta modo de torneio head-to-head, simulações em lote e registro de resultados para análise de desempenho. Usuários podem ajustar os parâmetros do algoritmo, integrar com ambientes de jogo personalizados e visualizar árvores de decisão para entender a seleção de movimentos.