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.

MARTI (Multi-Agent Reinforcement Learning Toolkit and Interface) ist ein forschungsorientiertes Framework, das die Entwicklung, Bewertung und Benchmarking von Multi-Agenten-RL-Algorithmen vereinfacht. Es bietet eine Plug-and-Play-Architektur, bei der Benutzer benutzerdefinierte Umgebungen, Agentenrichtlinien, Belohnungsstrukturen und Kommunikationsprotokolle konfigurieren können. MARTI integriert sich mit beliebten Deep-Learning-Bibliotheken, unterstützt GPU-Beschleunigung und verteiltes Training und erzeugt detaillierte Protokolle sowie Visualisierungen für die Leistungsanalyse. Das modulare Design des Toolkits ermöglicht eine schnelle Prototypisierung neuer Ansätze und einen systematischen Vergleich mit Standard-Baselines, was es ideal für die akademische Forschung und Pilotprojekte in autonomen Systemen, Robotik, Spiel-KI und kooperativen Multi-Agenten-Szenarien macht.

Reinforcement-Learning-Agenten für PettingZoo-Spiele ist eine Python-Bibliothek, die fertige DQN-, PPO- und A2C-Algorithmen für Multi-Agenten-RL in PettingZoo-Umgebungen bereitstellt. Es bietet standardisierte Trainings- und Evaluierungsskripte, konfigurierbare Hyperparameter, integriertes TensorBoard-Logging und Unterstützung für sowohl Wettbewerbs- als auch Kooperationsspiele. Forscher und Entwickler können das Repo klonen, Umwelt- und Algorithmus-Parameter anpassen, Training durchführen und Metriken visualisieren, um ihre Multi-Agenten-RL-Experimente schnell zu entwickeln und zu vergleichen.

BomberManAI ist ein KI-Agent, der das klassische Bomberman-Spiel autonom spielen soll. Entwickelt in Python, interagiert er mit einer Spielumgebung, um Kartenstatus, verfügbare Züge und Gegnerpositionen in Echtzeit zu erfassen. Der Kernalgorithmus kombiniert A*-Pfadfindung, Breitensuche zur Erreichbarkeitsanalyse und eine heuristische Bewertungsfunktion, um optimale Bombenplatzierung und Fluchtstrategien zu bestimmen. Der Agent handhabt dynamische Hindernisse, Power-Ups und mehrere Gegner auf verschiedenen Kartenlayouts. Seine modulare Architektur ermöglicht die Entwicklung mit benutzerdefinierten Heuristiken, Verstärkendem Lernen oder alternativen Entscheidungsstrategien. Ideal für Spiel-KI-Forscher, Studenten und wettbewerbliche Bot-Entwickler bietet BomberManAI einen flexiblen Rahmen für das Testen und Verbessern autonomer Spielagenten.

Java Action Generic ist eine leichte, modulare Bibliothek, die Entwicklern ermöglicht, autonomes Agentenverhalten in Java durch die Definition generischer Aktionen zu implementieren. Aktionen sind parametrisierte Arbeitseinheiten, die Agenten ausführen, planen und zur Laufzeit zusammenstellen können. Das Framework bietet eine konsistente Aktionsschnittstelle, die es Entwicklern erlaubt, benutzerdefinierte Aktionen zu erstellen, Aktionsparameter zu handhaben und mit dem LightJason-Agentenlebenszyklus zu integrieren. Mit Unterstützung für ereignisgesteuerte Ausführung und Parallelität können Agenten Aufgaben wie dynamische Entscheidungsfindung, Interaktion mit externen Diensten und komplexe Verhaltenskoordination durchführen. Die Bibliothek fördert Wiederverwendbarkeit und modulares Design, geeignet für Forschung, Simulationen, IoT und Spiel-KI-Anwendungen auf jeder JVM-unterstützten Plattform.

PommerLearn ermöglicht Forschern und Entwicklern das Training von Multi-Agenten-RL-Bots in der Pommerman-Umgebung. Es enthält einsatzfertige Implementierungen beliebter Algorithmen (PPO, DQN), flexible Konfigurationsdateien für Hyperparameter, automatische Protokollierung und Visualisierung von Trainingsmetriken, Modell-Checkpointing und Evaluierungsskripte. Die modulare Architektur erleichtert die Erweiterung durch neue Algorithmen, die Anpassung der Umgebung und die Integration mit standardmäßigen ML-Bibliotheken wie PyTorch.

VMAS ist ein umfassendes Toolkit zum Aufbau und Training von Multi-Agenten-Systemen mit Deep Reinforcement Learning. Es unterstützt GPU-basiertes Parallel-Rendering von Hunderten von Umgebungsinstanzen, ermöglicht Hochdurchsatz-Datensammlung und skalierbares Training. VMAS umfasst Implementierungen populärer MARL-Algorithmen wie PPO, MADDPG, QMIX und COMA sowie modulare Politik- und Umfeldschnittstellen für schnelle Prototypisierung. Das Framework erleichtert zentrales Training mit dezentraler Ausführung (CTDE), bietet anpassbare Belohnungsformung, Beobachtungsräume und Callback-Hooks für Logging und Visualisierung. Mit seinem modularen Design integriert sich VMAS nahtlos mit PyTorch-Modellen und externen Umgebungen und ist ideal für Forschung in kooperativen, konkurrierenden und gemischten Aufgaben in Robotik, Verkehrssteuerung, Ressourcenverwaltung und Spiel-KI-Szenarien.

DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow bietet eine vollständige Implementierung des DQN-Algorithmus, speziell für die Atari Breakout-Umgebung. Es verwendet ein konvolutionales neuronales Netzwerk zur Approximation der Q-Werte, nutzt Erfahrungsreplay, um Korrelationen zwischen aufeinanderfolgenden Beobachtungen zu unterbrechen, und verwendet ein periodisch aktualisiertes Zielnetzwerk, um das Training zu stabilisieren. Der Agent folgt einer epsilon-greedy-Strategie zur Erkundung und kann von Grund auf mit rohem Pixelinput trainiert werden. Das Repository umfasst Konfigurationsdateien, Trainingsscripte zur Überwachung des Belohnungswachstums, Bewertungsskripte für das Testen trainierter Modelle und TensorBoard-Tools zur Visualisierung von Trainingsmetriken. Nutzer können Hyperparameter wie Lernrate, Replay-Puffergröße und Batch-Größe anpassen, um verschiedene Setups zu testen.

GPT oder NPC integriert die leistungsstarken Fähigkeiten von generativer KI, um dynamische nicht spielbare Charaktere (NPCs) in Spielen zu erstellen. Diese Innovation ermöglicht es NPCs, mit den Spielern realistische Gespräche zu führen, sich an verschiedene Szenarien anzupassen und intelligent auf Spieleraktionen zu reagieren. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung verbessert die Technologie die Tiefe der Erzählung und Interaktivität, wodurch jedes Spielerlebnis einzigartig wird. Ob beim Erkunden mittelalterlicher Städte oder beim Kämpfen gegen Kreaturen, GPT oder NPC ermöglicht fesselnde Dialoge und personalisierte Interaktionen, die das gesamte Spielerlebnis verbessern.

Human or Not ist ein fesselndes, AI-gestütztes Spiel, das die Spieler herausfordert zu erkennen, ob ihr Gesprächspartner ein Mensch oder ein AI ist. Basierend auf Chatroulette bietet dieses Spiel eine unterhaltsame Möglichkeit, Ihre Fähigkeit zu testen, zwischen menschlichen und maschinellen Interaktionen zu unterscheiden. Mit fortschrittlichen Sprachmodellen wie GPT-4 und Jurassic-2 von AI21 Labs bietet es ein interessantes und unterhaltsames Erlebnis für alle Altersgruppen.