AIpacman est un projet Python open-source simulant l'environnement de jeu Pac-Man pour des expériences en IA. Les utilisateurs peuvent choisir parmi des agents intégrés ou en créer de nouveaux avec des algorithmes de recherche comme DFS, BFS, A*, UCS ; des méthodes adverses telles que Minimax avec élagage Alpha-Beta et Expectimax ; ou des techniques d'apprentissage par renforcement comme Q-Learning. Le framework offre des labyrinthes configurables, un journal de performance, une visualisation des décisions des agents, et une interface en ligne de commande pour jouer des matchs et comparer les scores. Il est conçu pour les cours, benchmarks de recherche et projets amateurs en IA et développement de jeux.

MultiAgentPacman offre un environnement de jeu en Python où les utilisateurs peuvent implémenter, visualiser et benchmarker plusieurs agents IA dans le domaine Pacman. Il supporte des algorithmes de recherche adverse tels que minimax, expectimax, élagage alpha-bêta, ainsi que des agents personnalisés utilisant l'apprentissage par renforcement ou des heuristiques. Le cadre inclut une GUI simple, des contrôles en ligne de commande et des outils pour enregistrer les statistiques de jeu et comparer la performance des agents dans des scénarios compétitifs ou coopératifs.