SeeAct está diseñado para capacitar a agentes visión-lenguaje con una pipeline de dos etapas: un módulo de planificación impulsado por grandes modelos de lenguaje genera subobjetivos basados en escenas observadas, y un módulo de ejecución traduce estos subobjetivos en acciones específicas del entorno. Una columna vertebral de percepción extrae características de objetos y escenas de imágenes o simulaciones. La arquitectura modular permite reemplazar fácilmente planificadores o redes de percepción y soporta evaluación en AI2-THOR, Habitat y entornos personalizados. SeeAct acelera la investigación en IA embebida interactiva ofreciendo descomposición de tareas de extremo a extremo, acoplamiento y ejecución.

El repositorio Berkeley Pacman Projects ofrece una base de código Python modular donde los usuarios construyen y prueban agentes IA en un laberinto de Pacman. Guía a los aprendices a través de la búsqueda no informada e informada (DFS, BFS, A*), búsqueda adversarial multiactores (minimax, poda alfa-beta) y aprendizaje por refuerzo (Q-learning con extracción de características). Interfaces gráficas integradas visualizan el comportamiento de los agentes en tiempo real, mientras que los casos de prueba integrados y el autocalificador verifican la corrección. Al iterar sobre las implementaciones de algoritmos, los usuarios adquieren experiencia práctica en exploración del espacio de estados, diseño heurístico, razonamiento adversarial y aprendizaje basado en recompensas dentro de un marco de juego unificado.