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。

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。