Minimax agent开发是构建智能博弈系统的关键。Minimax算法通过评估所有可能的局面来找到最佳行动策略，假设对手会做出最优的阻碍决策。在设计Minimax agent时，需明确博弈树结构和实现递归评估函数。通过Alpha-Beta剪枝可优化算法效率，减少节点评估。在Tic-Tac-Toe等游戏中，Minimax agent可确保不败策略。结合机器学习技术，Minimax agent能更好地适应动态棋盘状态，提高决策灵活性和准确性。