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.

Pacman AI ofrece un entorno y un marco de agentes totalmente funcional en Python para el clásico juego de Pacman. El proyecto implementa algoritmos clave de aprendizaje por refuerzo—Q-learning e iteración de valores—para permitir que el agente aprenda políticas óptimas para la recolección de píldoras, navegación en laberintos y evasión de fantasmas. Los usuarios pueden definir funciones de recompensa personalizadas y ajustar hiperparámetros como la tasa de aprendizaje, factor de descuento y estrategia de exploración. El marco soporta registro de métricas, visualización del rendimiento y configuraciones reproducibles de experimentos. Está diseñado para facilitar su extensión, permitiendo a investigadores y estudiantes integrar nuevos algoritmos o enfoques de aprendizaje con redes neuronales y compararlos con métodos de cuadrícula tradicionales dentro del dominio de Pacman.