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.

Der Agents-Kurs von Justinvarghese511 ist ein strukturierter Lernprogramm, das Entwickler befähigt, KI-Agenten zu entwerfen, umzusetzen und bereitzustellen. Mit Schritt-für-Schritt-Tutorials lernen die Teilnehmer, Entscheidungsflüsse zu gestalten, externe APIs zu integrieren und Kontext sowie Speicher zu verwalten. Der Kurs umfasst praktische Codebeispiele, Jupyter-Notizbücher und Übungen zum Aufbau von Agents, die Daten extrahieren, konversieren antworten und mehrstufige Aufgaben ausführen. Am Ende verfügen die Lernenden über ein Portfolio funktionierender KI-Agentenprojekte und Best Practices für den Einsatz in der Produktion.