AIpacman es un proyecto open-source en Python que simula el entorno del juego Pac-Man para experimentación con IA. Los usuarios pueden escoger entre agentes integrados o crear nuevos mediante algoritmos de búsqueda como DFS, BFS, A*, UCS; métodos adversarios como Minimax con poda Alpha-Beta y Expectimax; o técnicas de refuerzo como Q-Learning. El framework provee laberintos configurables, registros de rendimiento, visualización de decisiones de agentes y una interfaz de línea de comandos para ejecutar partidas y comparar puntuaciones. Está diseñado para clases, benchmarks de investigación y proyectos amateurs en IA y desarrollo de juegos.

MultiAgentPacman ofrece un entorno de juego en Python donde los usuarios pueden implementar, visualizar y comparar múltiples agentes de IA en el dominio Pacman. Soporta algoritmos de búsqueda adversarial como minimax, expectimax, poda alfa-beta, así como agentes personalizados basados en aprendizaje por refuerzo o heurísticas. El marco incluye una interfaz gráfica sencilla, controles en línea de comandos y utilidades para registrar estadísticas de juego y comparar el rendimiento de los agentes en escenarios competitivos o cooperativos.