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.

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.

ePH-MAPF proporciona un flujo de trabajo eficiente para calcular rutas sin colisiones para decenas a centenas de agentes en mapas basados en cuadrícula. Utiliza heurísticas priorizadas, técnicas de búsqueda incremental y métricas de coste personalizables (Manhattan, Euclidiana) para equilibrar velocidad y calidad de la solución. Los usuarios pueden seleccionar diferentes funciones heurísticas, integrar la biblioteca en sistemas de robótica basados en Python, y evaluar el rendimiento en escenarios estándar de MAPF. El código es modular y bien documentado, permitiendo a investigadores y desarrolladores extenderlo para obstáculos dinámicos o entornos especializados.