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。

MIDCA是一個模塊化的認知架構，用於支持智能代理的完整認知循環。它通過感知模塊處理感官輸入，解釋數據以生成和優先排序目標，利用規劃器建立行動序列，執行任務，然後通過元認知層來評估結果。雙循環設計區分快速反應和較慢的深思熟慮推理，使代理能夠動態適應。MIDCA的可擴展框架和開源代碼庫非常適合研究自主決策、學習和自我反思的AI代理。