SeeAct wurde entwickelt, um visuelle Sprach-Agenten mit einer zweistufigen Pipeline zu befähigen: Ein Planungsmodul, angetrieben von großen Sprachmodellen, generiert Unterziele basierend auf beobachteten Szenen, und ein Ausführungsmodul übersetzt Unterziele in umgebungsspezifische Aktionen. Ein Wahrnehmungshintergrund extrahiert Objekt- und Szenenmerkmale aus Bildern oder Simulationen. Die modulare Architektur ermöglicht den einfachen Austausch von Planern oder Wahrnehmungsnetzwerken und unterstützt die Bewertung auf AI2-THOR, Habitat und benutzerdefinierten Umgebungen. SeeAct beschleunigt die Forschung im Bereich interaktiver embodied AI durch End-to-End-Aufgabenzerlegung, Verankerung und Ausführung.

Das Berkeley Pacman Projects-Repository bietet eine modulare Python-Codebasis, in der Nutzer KI-Agenten in einem Pacman-Maze bauen und testen. Es führt Lernende durch uninformed und informed Search (DFS, BFS, A*), adversariale Multi-Agenten-Suche (Minimax, Alpha-Beta-Pruning) sowie Reinforcement Learning (Q-Learning mit Merkmalextraktion). Integrierte grafische Interfaces visualisieren das Verhalten der Agenten in Echtzeit, während eingebaute Tests und Autograders die Korrektheit prüfen. Durch Iteration an Algorithmus-Implementierungen gewinnen Nutzer praktische Erfahrung in Zustandsraumexploration, Heuristik-Design, adversarialer Argumentation und Belohnungsbasiertem Lernen innerhalb eines einheitlichen Spiels.