버클리 Pacman 프로젝트 저장소는 사용자가 Pacman 미로에서 AI 에이전트를 구축하고 테스트할 수 있는 모듈형 파이썬 코드베이스를 제공합니다. 이는 탐색 미지정(DLS, BFS), 정보 기반 탐색(A*, 균등비용, 사용자 정의 휴리스틱), 적대적 다중 에이전트 탐색(미니맥스, 알파-베타 가지치기), 강화 학습(Q-러닝과 특징 추출)을 단계별로 안내합니다. 통합된 그래픽 인터페이스는 실시간으로 에이전트의 행동을 시각화하며, 내장된 테스트와 자동 채점기는 정확성을 검증합니다. 알고리즘 구현을 반복하며 사용자는 상태 공간 탐색, 휴리스틱 설계, 적대적 사고, 보상 기반 학습을 통합된 게임 프레임워크 내에서 실습 경험을 쌓을 수 있습니다.

TCGame은 게임 기반 학습을 활용하여 인지 능력을 향상시키고 사용자 간 협업을 촉진하는 혁신적인 플랫폼입니다. 인터랙티브하고 즐거운 활동을 통합함으로써 사용자는 문제 해결 능력, 기억력 및 팀워크 기술을 향상시킬 수 있습니다. 이 플랫폼은 다양한 교육 환경과 사용자 그룹에 적합하도록 학습을 재미있고 효과적인 경험으로 만드는 것을 목표로 설계되었습니다.

Multi-Agent Miners는 여러 자율 광부 에이전트들이 이동하고 채굴하며 자원을 수집하는 그리드 월드 환경을 제공합니다. 설정 가능한 맵 크기, 에이전트 수, 보상 구조를 지원하며 경쟁 또는 협력 시나리오를 생성할 수 있습니다. 프레임워크는 PettingZoo를 통해 인기 있는 RL 라이브러리와 통합되어 재설정, 단계 및 렌더링 함수에 대한 표준 API를 제공합니다. 시각화 모드와 로깅 지원으로 행동과 결과 분석이 가능하며, 연구, 교육 및 알고리즘 벤치마킹에 적합합니다.