O projeto mario-ai oferece um pipeline abrangente para desenvolver agentes de IA que dominam o Super Mario Bros. usando neuroevolução. Ao integrar uma implementação de NEAT baseada em Python com o ambiente SuperMario do OpenAI Gym, permite que os usuários definam critérios de fitness personalizados, taxas de mutação e topologias de rede. Durante o treinamento, a estrutura avalia gerações de redes neurais, seleciona genomas de alto desempenho e fornece visualizações em tempo real do jogo e da evolução da rede. Além disso, suporta salvar e carregar modelos treinados, exportar os melhores genomas e gerar logs detalhados de desempenho. Pesquisadores, educadores e entusiastas podem estender o código para outros ambientes de jogo, experimentar estratégias evolutivas e criar benchmarks do progresso de aprendizagem de IA em diferentes níveis.

BomberManAI é um agente de IA projetado para jogar o clássico jogo Bomberman de forma autônoma. Desenvolvido em Python, ele se comunica com um ambiente de jogo para perceber o estado do mapa, movimentos disponíveis e posições de oponentes em tempo real. O algoritmo central combina busca de caminho A*, análise de acessibilidade com busca em largura e uma função heurística para determinar a melhor colocação de bombas e estratégias de evasão. O agente lida com obstáculos dinâmicos, power-ups e múltiplos oponentes em vários layouts de mapas. Sua arquitetura modular permite que desenvolvedores experimentem com heurísticas personalizadas, módulos de aprendizado por reforço ou estratégias de decisão alternativas. Ideal para pesquisadores de IA em jogos, estudantes e desenvolvedores de bots competitivos, o BomberManAI fornece uma estrutura flexível para testar e melhorar agentes de jogo autônomos.