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.

BomberManAI는 고전 Bomberman 게임을 자율적으로 플레이하도록 설계된 AI 에이전트입니다. Python으로 개발되었으며, 실시간으로 맵 상태, 가능한 이동, 적 위치를 인지하는 환경과 인터페이스합니다. 핵심 알고리즘은 A* 경로 탐색, 도달 가능성 분석을 위한 너비 우선 탐색, 최적 폭탄 배치 및 회피 전략 결정을 위한 휴리스틱 평가 함수를 결합합니다. 이 에이전트는 역동적 장애물, 파워업, 다수의 적을 다양한 맵 레이아웃에서 처리하며, 사용자 정의 휴리스틱, 강화학습 모듈 또는 대체 결정 전략을 실험할 수 있는 모듈식 구조를 갖추고 있습니다. 게임 AI 연구자, 학생, 경쟁용 봇 개발자에게 적합하며, BomberManAI는 자율적인 게임 에이전트를 테스트하고 향상시키기 위한 유연한 프레임워크를 제공합니다.