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。

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。