AI-агент Pentago Swap реализует интеллектуального противника для игры Pentago Swap, применяя алгоритм Monte Carlo Tree Search (MCTS) для исследования и оценки потенциальных игровых состояний. На каждом ходе агент моделирует множество вариантов, оценивает полученные позиции и выбирает ходы, максимизирующие вероятность победы. Поддерживаются настройка параметров поиска, таких как число симуляций, коэффициент исследования и политика моделирования, что позволяет пользователю оптимизировать производительность. Агент включает интерфейс командной строки для матчей один на один, обучение с использованием самоигр для генерации учебных данных, а также API на Python для интеграции в более крупные игровые среды или турниры. Благодаря модульной архитектуре облегчает расширение с использованием альтернативных эвристик или нейросетевых оценщиков для продвинутых исследований и разработки.

BotPlayers — это универсальный открытый фреймворк, разработанный для упрощения разработки и развертывания агентов для игр на базе искусственного интеллекта. Он включает гибкий слой абстракции среды, поддерживающий скриншоты, веб-API или настраиваемые интерфейсы моделирования, позволяя ботам взаимодействовать с разными играми. Встроенные алгоритмы обучения с подкреплением, генетические алгоритмы и эвристические правила, а также инструменты для логирования данных, создания контрольных точек моделей и визуализации производительности. Модульная система плагинов позволяет разработчикам настраивать датчики, действия и политики ИИ на Python или Java. Также доступны конфигурации на YAML для быстрой разработки прототипов и автоматизированных пайплайнов для обучения и оценки. Поддержка кроссплатформенности на Windows, Linux и macOS ускоряет эксперименты и производство интеллектуальных игровых агентов.