MultiAgentPacman предлагает среду для игры на Python, в которой пользователи могут реализовывать, визуализировать и сравнивать нескольких AI-агентов в области Pacman. Поддерживаются алгоритмы поиска противника, такие как minimax, expectimax, alpha-beta-отсечение, а также пользовательные агенты на основе обучения с подкреплением или эвристик. Фреймворк включает простое GUI, командную строку и инструменты для ведения статистики игр и сравнения эффективности агентов в соревновательных или совместных сценариях.

AI-агент Azul — специализированное решение для соревнований по настольной игре Azul. Реализованный на Python, он моделирует состояние игры, использует поиск Minimax для детерминированного отсечения вариантов и применяет Монте-Карло Tree Search для исследования вероятностных исходов. Агент использует пользовательские эвристики для оценки позиций на доске, отдавая предпочтение линиям размещения тайлов, приносящим наибольшее количество очков. Поддерживает режим одиночных турниров, пакетное моделирование и логирование результатов для анализа эффективности. Пользователи могут настраивать параметры алгоритма, интегрировать его в собственные игровые окружения и визуализировать деревья решений для понимания выбора ходов.