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。