El proyecto mario-ai ofrece una pipeline completa para desarrollar agentes IA que dominen Super Mario Bros., utilizando neuroevolución. Al integrar una implementación NEAT en Python con el entorno OpenAI Gym SuperMario, permite a los usuarios definir criterios de fitness personalizados, tasas de mutación y topologías de red. Durante el entrenamiento, el framework evalúa generaciones de redes neuronales, selecciona los genomas de alto rendimiento y ofrece visualización en tiempo real del juego y la evolución de la red. Además, soporta guardar y cargar modelos entrenados, exportar los mejores genomas y generar informes detallados de rendimiento. Investigadores, educadores y aficionados pueden extender el código a otros entornos de juego, experimentar con estrategias evolutivas y comparar el progreso del aprendizaje IA en diferentes niveles.

BomberManAI es un agente de IA diseñado para jugar de manera autónoma el clásico juego Bomberman. Desarrollado en Python, interactúa con un entorno de juego para percibir en tiempo real el estado del mapa, movimientos disponibles y posiciones de los oponentes. El algoritmo principal combina búsqueda A*, búsqueda en amplitud para análisis de alcanzabilidad y una función heurística de evaluación para determinar la mejor ubicación para colocar bombas y estrategias de evasión. El agente maneja obstáculos dinámicos, potenciadores y múltiples oponentes en diferentes disposiciones del mapa. Su arquitectura modular permite a los desarrolladores experimentar con heurísticas personalizadas, módulos de aprendizaje por refuerzo o estrategias de decisión alternativas. Ideal para investigadores en IA de juegos, estudiantes o desarrolladores de bots competitivos, BomberManAI proporciona un marco flexible para probar y mejorar agentes autónomos en juegos.