Azul 遊戲 AI 代理是針對 Azul 桌遊比賽的專用 AI 解決方案。用 Python 實作，模型化遊戲狀態，運用 Minimax 搜索進行確定性剪枝，並利用蒙特卡洛樹搜索探索隨機結果。代理使用自訂的啟發式來評估棋盤位置，偏好產生高分的磁磚擺放模式。支援一對一錦標賽模式、批次模擬和結果記錄，用於性能分析。用戶可以調整演算法參數、整合入自訂遊戲環境、並可視化決策樹來了解走法選擇。

AGM: AI遊戲製作工具是一個旨在幫助有志遊戲開發者的創新平台。它整合了人工智慧技術，以簡化遊戲創建過程，為用戶提供設計角色、環境和遊戲邏輯的工具。用戶可以在最少的編碼知識下創建互動的遊戲體驗，實現快速原型和迭代。AI幫助生成對話、藝術作品甚至音樂，提升遊戲開發的整體生產力和創造力。

TexasHoldemAgent提供一個基於Python的模組化環境，用於訓練、評估和部署由AI驅動的對戰限制德州撲克角色。它整合了自定義模擬引擎與深度強化學習算法（如DQN），用於反覆策略改進。主要功能包括手牌狀態編碼、行動空間定義（棄牌、跟注、加注）、獎勵塑造和即時決策評估。用戶可自訂學習參數、利用CPU/GPU加速、監控訓練進度，並載入或儲存訓練模型。該框架支援批次模擬，測試策略、產生性能數據及視覺化勝率，幫助研究者、開發者和撲克愛好者實驗AI驅動的遊玩策略。

此存儲庫提供一個完整的星際爭霸II遊戲研究增強學習框架。核心代理使用PPO來學習策略網絡，詮釋來自PySC2環境的觀察數據，並輸出精確的遊戲內動作。開發者可以配置神經網絡層、獎勵塑造與訓練計劃，以優化性能。系統支持多處理技術以高效收集樣本，並包含監控訓練曲線的日誌工具與測試已訓練策略的評估腳本（對完成或內建的AI對手）。程式碼以Python撰寫，利用TensorFlow進行模型定義與優化。用戶可以擴展自定義獎勵函數、狀態前處理或網路架構，以符合特定研究需求。

MultiAgentPacman提供一個基於Python的遊戲環境，使用戶能夠在Pacman領域中實現、可視化和基準多個AI代理。它支持對抗搜索算法，如Minimax、Expectimax、α-β剪枝，以及用於強化學習或啟發式的方法的自定義代理。該框架包含簡潔的GUI、命令行控制和用於記錄比賽統計及比較性能的工具，支持競爭或合作場景。

BomberManAI是一個設計用來自主操作經典Bomberman遊戲的AI代理。用Python開發，能與遊戲環境互動，實時感知地圖狀態、可用移動以及敵人位置。核心算法結合A*路徑尋找、廣度優先搜索進行可達性分析，以及啟發式評估函數，用以決定最佳炸彈放置位置和閃避策略。代理能處理動態障礙物、道具與多個敵人，應用於多種地圖佈局。模組化架構允許開發者測試自訂啟發式、強化學習模組或替代式決策策略。適合遊戲AI研究人員、學生或競賽Bot開發者，提供靈活框架來測試與改進自主遊戲代理。

SoccerAgent 是一個專門用於開發和訓練自主足球代理的 AI 框架，採用最先进的多代理增強學習（MARL）技術。它在 2D 或 3D 環境中模擬逼真的足球比賽，提供定義獎勵函數、定制玩家屬性和實施戰術策略的工具。用戶可以通過內建模塊整合流行的 RL 算法（如 PPO、DDPG 和 MADDPG），通過儀表板監控訓練進度，以及實時視覺化代理行為。此框架支持基於場景的訓練，涵蓋進攻、防守與協作協議。具有擴展性強的代碼庫和詳細文檔，SoccerAgent 使研究人員和開發者能夠分析團隊動態，並優化基於 AI 的比賽策略，應用於學術和商業項目。

GiftSong 是一個創新的平台，將您的回憶轉化為個性化的音樂禮物。無論您想紀念生日、婚禮或特殊里程碑，您都可以通過選擇場合、音樂風格和添加個性化元素來定制您的歌曲。利用先進的 AI 技術，GiftSong 為您生成一首獨特的歌曲，讓每份禮物都難以忘懷。無論是親密時刻還是大型慶祝活動，讓 GiftSong 幫助您製作與情感和珍貴回憶共鳴的完美旋律。

MetaHuman Creator提供了一個直觀的界面，用於設計具有前所未有細節的真實數字人類。用戶可以使用豐富的資產庫自訂面部特徵、皮膚質地和髮型。該工具簡化了角色開發的綁定和動畫過程，與虛幻引擎無縫集成，以提供準備好動畫和遊戲的高質量角色。

DND LLM Game 利用大型語言模型來擔任人工智慧地下城主，根據玩家提示動態構建故事描述、任務和遭遇。它集成於 OpenAI 的 GPT API，並支持自訂冒險設置、難度等級和NPC個性。當玩家在聊天界面描述動作或提問時，AI 會即時產生生動的場景細節、對話和分支故事路徑。開發者與遊戲主持人可以透過 Python 腳本配置引擎，調整模型參數，並擴充框架以加入自訂模組，使其成為適用於單人RPG或AI輔助桌上遊戲的彈性工具。

MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw提供一整套工具組，用於在星際爭霸II中開發、訓練與評估多個AI代理。它暴露低層次控制單位移動、目標指向和技能，同時支持彈性的獎勵設計與場景配置。用戶可以輕鬆插入自定義神經網路架構、定義隊伍協調策略，並記錄指標。基於PySC2，支援並行訓練、檢查點與視覺化，非常適合推動合作與對抗多智能體強化學習的研究。

YGO-Agent框架允許研究人員與愛好者利用強化學習開發能玩遊戲王卡牌遊戲的AI機器人。它將YGOPRO遊戲模擬器包裝成與OpenAI Gym相容的環境，定義手牌、場地和生命值等狀態表示，並包括召喚、魔法/陷阱啟動和攻擊等行動。獎勵基於勝負結果、造成的傷害和遊戲進展。代理架構使用PyTorch實作DQN，並提供客製化網絡架構、經驗回放及epsilon-greedy探索選擇。記錄模組可以記載訓練曲線、勝率與詳細行動日誌供分析。此框架為模組化設計，允許用戶替換或擴充獎勵函數或行動空間等元件。

PyGame Learning Environment（PLE）是一個開源的 Python 框架，旨在簡化在自訂遊戲場景中開發、測試和基準強化學習代理的流程。它提供一套輕量級的基於 Pygame 的遊戲，內建支持代理觀察、離散與連續動作空間、獎勵塑形和環境渲染。PLE 擁有一個易於使用的 API，與 OpenAI Gym 包裝器相容，可與 popular RL 函式庫（如 Stable Baselines 和 TensorForce）無縫整合。研究人員與開發者能夠客製化遊戲參數、實現新遊戲，並運用向量化環境以加快訓練速度。藉由活躍的社群貢獻與豐富的文件說明，PLE 成為一個多用途的平台，適用於學術研究、教育與現實應用原型設計。

BotPlayers是一個多功能的開源框架，旨在簡化AI驅動的遊戲代理的開發與部署。它具有支持截屏爬取、Web API或自訂模擬界面的彈性環境抽象層，允許代理與各種遊戲交互。框架內置強化學習算法、遺傳算法和基於規則的啟發式策略，並附有數據記錄、模型檢查點和性能視覺化工具。其模塊化插件系統讓開發者可用Python或Java自訂感測器、行動和AI策略。BotPlayers亦提供YAML配置快速原型開發和自動化訓練、評估流程。支持Windows、Linux和macOS等多平台，加速智能遊戲代理的實驗與商用。

在其核心，Gomoku Battle提供一個強大的模擬環境，AI代理遵循一個基於JSON的協議，以接收棋盤狀態更新並提交走步決策。開發者可以通過實作簡單的Python介面來整合定制策略，並利用提供的範例機器人作參考。內建的錦標賽管理器自動排程循環賽和淘汰賽，詳細的日誌會捕捉如勝率、走步時間和比賽歷史等指標。輸出結果可以匯出為CSV或JSON，以便進一步的統計分析。該框架支援平行執行，以加速大型實驗，並可擴展包括定制規則變體或訓練流程，讓它成為研究、教育和競爭性AI開發的理想選擇。

Java JADE 環境中的 AI 足球盃是一個開源範例，利用 Java Agent DEvelopment Framework (JADE) 模擬完整的足球錦標賽。它將每個選手建模為具有移動、控球、傳球及射門等行為的自主代理，並通過訊息傳遞協調策略。模擬器包含裁判和教練代理人，執行比賽規則並管理比賽賽程。開發者可以擴充決策規則或整合機器學習模組。此環境展示多代理通訊、團隊合作和動態策略規劃，適用於即時運動情境。

FemaleSwitch是在遊戲行業中具有開創性的AI代理，專注於創造動態且引人入勝的女性角色。這個AI代理幫助用戶創建個性化的敘事和獨特的角色弧，顯著提升玩家的互動和滿意度。通過利用先進的算法，FemaleSwitch生成專為女性角色設計的沉浸式對話和場景，豐富了遊戲體驗，並使其更加多樣化。

Pentago Swap AI代理透過利用蒙特卡洛樹搜尋（MCTS）演算法來探索與評估潛在的遊戲狀態，為Pentago Swap遊戲打造一個智能對手。在每個回合，代理模擬大量的擴展，並對結果棋盤位置進行評分，以識別最大化勝率的走法。它支援自訂搜尋參數（如模擬次數、探索常數和擴展策略），使使用者能微調性能。該代理配備命令列界面，用於對戰、自我對弈以產生訓練資料，並提供Python API方便整合到較大型的遊戲環境或比賽中。採用模組化設計，方便加入其他啟發式或神經網路評估器，以進行高階研究與開發。

三星Ballie是一個創新的AI代理，無縫集成到您的家庭環境中，提供一系列功能，包括安全監控、智能設備控制和個性化通信。Ballie配備先進的傳感器和機器學習能力，能夠在您的家中導航，監控活動，甚至通過語音指令與家庭成員互動。它隨著時間的推移學習用戶偏好，提供量身定制的體驗，以提升家庭生活。

AIpacman 是一個開源的Python專案，用於模擬Pac-Man遊戲環境，以進行AI實驗。用戶可選擇內建代理或使用搜尋算法（如DFS、BFS、A*、UCS）、對抗方法（如Minimax配合Alpha-Beta剪枝和Expectimax），或Q-Learning等強化學習技術來自定義代理。該框架提供可配置的迷宮、性能日誌、代理決策視覺化，以及用於運行對局和比較分數的命令行界面。旨在促進教育課程、研究基準及AI及遊戲開發的業餘項目。