mini-AlphaStar desmitifica la arquitectura compleja de AlphaStar ofreciendo un marco accesible y de código abierto en PyTorch para el desarrollo de IA en StarCraft II. Incluye codificadores de características espaciales para entradas de pantalla y minimapa, procesamiento de características no espaciales, módulos de memoria LSTM, y redes separadas de política y valor para la selección de acciones y evaluación del estado. Utiliza aprendizaje por imitación para comenzar y aprendizaje por refuerzo con auto-juego para afinar, soporta wrappers de entorno compatibles con pysc2, registro con TensorBoard y hiperparámetros configurables. Investigadores y estudiantes pueden generar conjuntos de datos a partir de partidas humanas, entrenar modelos en escenarios personalizados, evaluar el rendimiento del agente y visualizar curvas de aprendizaje. La base modular del código facilita experimentar con variantes de redes, programas de entrenamiento y configuraciones multi-agente. Diseñado para educación y prototipado, no para despliegue en producción.

DelphiMistralAI es un conjunto de herramientas Python de código abierto que integra el potente modelo LLM Mistral-7B con el modelo de razonamiento moral Delphi. Ofrece una interfaz de línea de comandos y una API RESTful para proporcionar juicios éticos fundamentados sobre escenarios suministrados por el usuario. Los usuarios pueden desplegar el agente localmente, personalizar los criterios de juicio, e inspeccionar las justificaciones generadas para cada decisión moral. Esta herramienta busca acelerar la investigación en ética de IA, demostraciones educativas y sistemas de soporte de decisiones seguros y explicables.

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.