模仿AI下围棋软件需要具备一定的编程能力和深度学习知识，以下是一些步骤和建议：
学习基础知识
编程语言：选择一种编程语言，如Python，因为它在AI领域广泛使用，并且有丰富的库支持深度学习。
深度学习框架：学习使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，这些框架可以帮助你构建和训练神经网络。
围棋知识：了解围棋的基本规则、棋谱和策略，这有助于你理解AI的决策过程。
选择或构建围棋AI模型
现有模型：研究现有的围棋AI模型，如AlphaGo、KataGo等，了解它们的架构和工作原理。你可以使用这些模型的开源代码作为起点。
构建自己的模型：如果你有足够的技术能力，可以尝试构建自己的围棋AI模型。使用卷积神经网络（CNN）和强化学习算法是一个常见的选择。
数据收集和处理
对局数据：收集大量的围棋对局数据，这些数据将用于训练你的AI模型。你可以使用公开的数据集，或者自己收集对局数据。
数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，以便模型能够有效地学习。
训练模型
设计网络结构：设计一个适合围棋问题的神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）结合强化学习。
训练和优化：使用收集到的数据训练模型，并通过调整超参数和优化算法来提高模型的性能。
实现AI对弈功能
前端开发：使用Electron或类似的前端框架开发一个用户界面，让用户可以方便地与AI进行对弈。
后端开发：实现AI的后端逻辑，包括模型加载、决策生成和与前端的数据交互。
测试和评估
测试：在不同的对局情况下测试你的AI模型，确保其表现稳定。
评估：使用标准化的评估指标来评估AI的性能，如胜率、棋局质量等。
持续改进
反馈循环：根据用户反馈和实际对局情况，不断优化和改进你的AI模型。
更新数据集：定期更新你的数据集，以包含更多的对局和新策略。
通过以上步骤，你可以逐步模仿并构建自己的AI下围棋软件。这需要大量的时间和精力，但如果你有足够的热情和耐心，最终你将能够开发出功能强大的围棋AI工具。