O agente de IA Pentago Swap implementa um adversário inteligente para o jogo Pentago Swap, aproveitando um algoritmo de Busca em Árvore de Monte Carlo (MCTS) para explorar e avaliar estados potenciais do jogo. Em cada rodada, o agente simula várias partidas, pontuando as posições do tabuleiro resultantes para identificar jogadas que maximizam a probabilidade de vitória. Ele suporta a personalização de parâmetros de busca como contagem de simulações, constante de exploração e política de partidas, permitindo que os usuários ajustem o desempenho. O agente inclui uma interface de linha de comando para partidas diretas, autojogos para gerar dados de treino e uma API Python para integração em ambientes de jogo ou torneios maiores. Com código modular, facilita a extensão com heurísticas alternativas ou avaliadores de redes neurais para pesquisa avançada e desenvolvimento.