Simple Playgrounds предоставляет модульную платформу для построения интерактивных 2D-окружающих сред, где агенты могут исследовать лабиринты, взаимодействовать с объектами и выполнять задачи. Пользователи определяют макеты окружения, поведение объектов и функции наград с помощью простых сценариев YAML или Python. Встроенный рендерер Pygame обеспечивает визуализацию в реальном времени, а API, основанный на шагах, гарантирует лёгкую интеграцию с библиотеками обучения с укреплением, такими как Stable Baselines3. Поддержка мультиагентных настроек, обнаружение столкновений и настраиваемые параметры физических моделей делают Simple Playgrounds удобной платформой для прототипирования, тестирования и образовательных демонстраций алгоритмов ИИ.

Проект mario-ai предлагает комплексную цепочку для разработки AI-агентов для освоения Super Mario Bros., с помощью нейроэволюции. Интегрируя реализацию NEAT на Python с окружением OpenAI Gym SuperMario, он позволяет пользователям задавать собственные критерии оценки, уровни мутаций и топологии сети. В процессе обучения фреймворк оценивает поколения нейронных сетей, отбирает наиболее эффективные гены и предоставляет визуализацию как игрового процесса, так и эволюции сети в реальном времени. Кроме того, он поддерживает сохранение и загрузку обученных моделей, экспорт лучших геномов и создание детальных журналов производительности. Исследователи, преподаватели и любители могут расширять код для других игровых сред, экспериментировать с эволюционными стратегиями и сравнивать прогресс обучения ИИ на разных уровнях.