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.

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.

Edukade는 교육 콘텐츠의 생성 및 전달 방식을 혁신하도록 설계된 혁신적인 플랫폼입니다. 수동 드래그 앤 드롭 도구 또는 고급 AI 기술을 활용하여 사용자는 흥미롭고 인터랙티브한 학습 게임을 만들 수 있습니다. 이는 교육자가 시간을 절약하면서 학생 참여와 학업 성과를 크게 향상시킬 수 있도록 합니다. 플랫폼은 학습을 즐겁고 효과적으로 만들기 위해 교사, 부모 및 교육 기관이 보다 역동적이고 인터랙티브한 학습 경험을 촉진할 수 있도록 다양한 도구 세트를 제공합니다.