Pacman AI bietet eine voll funktionsfähige Python-basierte Umgebung und Agenten-Framework für das klassische Pacman-Spiel. Das Projekt implementiert zentrale Verstärkungslernalgorithmen—Q-Learning und Wertiteration—damit der Agent optimale Strategien für Pillenaufnahme, Maze-Navigation und Geistervermeidung lernen kann. Nutzer können benutzerdefinierte Belohnungsfunktionen definieren und Hyperparameter wie Lernrate, Abzinsungsfaktor und Explorationsstrategie anpassen. Das Framework unterstützt Metrik-Logging, Leistungsvisualisierung und reproduzierbare Experimente. Es ist auf einfache Erweiterbarkeit ausgelegt, sodass Forscher und Studierende neue Algorithmen oder neuronale Lernansätze integrieren und gegen Basis-Gittermethoden im Pacman-Domain benchmarken können.