일부 실시 예 들 에서 , 특정 게임 플레이 파라미터 값 들 ( 예 를 들 어 , " 시드 값 들 ) 과 관련 된 난이도 의 레벨 은 게임 플레이 를 시 뮬 레이트 하 기 ( simulating ) 위해 ( 인간 사용 자 들 과 는 대조 적 으로 ) 하나 이상 의 자동 화 된 에이전트 들 ( automatedagents ) 과 관련 된 데이터 를 사용 함 으로써 평가 될 수 있 다 . 하나 이상 의 자동 화 된 에이전트 들 ( "" 봇 들 "" 이라고 도 지칭 함 ) 은 에이전트 와 관련 된 정의 된 루틴 에 기초 하 는 특정 게임 플레이 파라미터 값 ( 특정 시드 값 과 같 은 ) 을 사용 하 여 생성 된 레벨 의 게임 플레이 상태 들 을 통해 플레이 를 시도 하 는 데 사용 될 수 있 다 . 일부 실시 예 들 에서 ", 상이 한 봇 들 은 게임 플레이 행동 들 의 상이 한 유형 들 에 대응 하 는 루틴 들 의 상이 한 유형 과 관련 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 봇 의 제 1 유형 은 게임 플레이 의 코스 중 에 랜덤 동작 들 을 취하 는 것 을 시 뮬 레이트 하 도록 프로그램 밍 될 ( programmed ) 수 있 는 반면 , 봇 의 제 2 유형 은 게임 플레이 동작 들 의 특정 유형 들 을 다른 것 들 보다 우선 순위 로 정하 도록 프로그래밍 될 수 있 다 . 일부 실시 예 들 에서 , 봇 의 상이 한 유형 들 은 상이 한 기술 레벨 들 과 관련 될 수 있 다 . 게임 플레이 파라미터 에 기초 하 여 게임 플레이 레벨 들 에서 복수 의 상이 한 시간 들 에 복수 의 봇 들 의 상이 한 유형 들 을 실행 하 는 것 은 , 게임 플레이 파라미터 와 관련 된 난이도 레벨 을 결정 하 는 것 을 도울 수 있 다 .