Das mario-ai-Projekt bietet eine umfassende Pipeline zur Entwicklung von AI-Agenten, um Super Mario Bros. mittels Neuroevolution zu meistern. Durch die Integration einer Python-basierten NEAT-Implementierung mit der OpenAI Gym SuperMario-Umgebung können Nutzer individuelle Fitness-Kriterien, Mutationsraten und Netzwerk-Topologien festlegen. Während des Trainings bewertet das Framework Generationen von neuronalen Netzwerken, wählt hochleistungsfähige Genome aus und bietet Echtzeitvisualisierung von Spielabläufen und Netzwerkentwicklung. Zudem unterstützt es das Speichern und Laden trainierter Modelle, das Exportieren der besten Genome und die Erstellung detaillierter Leistungsprotokolle. Forscher, Pädagogen und Hobbyisten können den Code auf andere Spielumgebungen erweitern, mit evolutionären Strategien experimentieren und den Lernfortschritt des AI über verschiedene Level hinweg benchmarken.

Evolving Agents bietet ein auf genetischem Programmieren basierendes Framework zum Erstellen und Weiterentwickeln modularer KI-Agenten. Nutzer bauen Agentenarchitekturen aus austauschbaren Komponenten, konfigurieren Umweltsimulationen und Fitnessmetriken und führen evolutionäre Zyklen durch, um verbesserte Verhaltensweisen der Agenten automatisch zu generieren. Die Bibliothek umfasst Werkzeuge für Mutation, Kreuzung, Populationsmanagement und Überwachung der Evolution, sodass Forscher und Entwickler autonome Agenten in vielfältigen simulierten Umgebungen prototypisieren, testen und verfeinern können.