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.

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.