mario-aiプロジェクトは、神経進化を用いたSuper Mario Bros.の習得を目指すAIエージェント開発のための包括的なパイプラインを提供します。PythonベースのNEAT実装とOpenAI GymのSuperMario環境を統合し、ユーザーはカスタム適性基準、突然変異率、ネットワークトポロジーを定義できます。訓練中、フレームワークはニューラルネットワークの世代を評価し、高性能のゲノムを選択し、ゲームプレイとネットワーク進化のリアルタイム可視化を行います。また、訓練済みモデルの保存や読み込み、最優秀ゲノムのエクスポート、詳細なパフォーマンスログの生成もサポートします。研究者、教育者、趣味者はコードベースを他のゲーム環境に拡張し、進化戦略を実験し、異なるレベルでのAI学習進捗をベンチマークできます。

Evolving Agentsは、モジュール式のAIエージェントを構築・進化させるための遺伝的プログラミングベースのフレームワークです。ユーザーは、交換可能なコンポーネントからエージェントアーキテクチャを組み立て、環境シミュレーションと適性評価指標を定義し、その後進化サイクルを実行して改良されたエージェント行動を自動生成します。このライブラリには、突然変異、交差、集団管理、進化監視のためのツールが含まれ、多様なシミュレーテッド環境での自律エージェントの試作、テスト、改善を可能にします。