Simple Playgrounds는 에이전트가 미로를 탐색하고, 객체와 상호작용하며, 작업을 완료할 수 있는 인터랙티브 2D 격자 환경을 구축하기 위한 모듈형 플랫폼입니다. 사용자는 YAML 또는 Python 스크립트를 통해 환경 레이아웃, 객체 행동, 보상 기능을 정의합니다. 통합된 Pygame 렌더러는 실시간 시각화를 제공하며, 스텝 기반 API는 Stable Baselines3와 같은 RL 라이브러리와의 원활한 통합을 보장합니다. 멀티에이전트 세팅, 충돌 감지, 커스터마이징 가능한 물리 파라미터를 지원하여 프로토타입 제작, 벤치마킹, 교육적 데모를 간소화합니다.

mario-ai 프로젝트는 신경진화를 이용하여 Super Mario Bros.를 마스터할 AI 에이전트를 개발하기 위한 포괄적인 파이프라인을 제공합니다. Python 기반 NEAT 구현과 OpenAI Gym의 SuperMario 환경을 통합하여, 사용자들이 맞춤형 적합도 기준, 돌연변이율, 네트워크 토폴로지를 정의할 수 있도록 지원합니다. 훈련 동안, 이 프레임워크는 신경망의 세대를 평가하고, 우수한 유전체를 선택하며, 게임 플레이와 네트워크 진화의 실시간 시각화를 제공합니다. 또한, 훈련된 모델의 저장 및 로드, 챔피언 유전체의 내보내기, 상세 퍼포먼스 로그 생성도 가능합니다. 연구자, 교육자, 취미 연구자들은 코드를 다른 게임 환경으로 확장하고, 진화 전략 실험과 다양한 레벨별 AI 학습 진행상태 벤치마킹이 가능합니다.