AIpacman — это open-source проект на Python, моделирующий среду игры Pac-Man для экспериментов с ИИ. Пользователи могут выбрать встроенных агентов или реализовать собственных с помощью алгоритмов поиска (DFS, BFS, A*, UCS), adversarial методов (Minimax с обрезкой Alpha-Beta и Expectimax) или техник обучения с подкреплением (Q-Learning). Фреймворк обеспечивает конфигурируемые лабиринты, логирование производительности, визуализацию решений агентов и CLI для запуска матчей и сравнения результатов. Он предназначен для образовательных целей, исследований и личных проектов в области ИИ и разработки игр.

Pacman AI предлагает полностью функциональную среду на Python и платформу для агентов для классической игры Pacman. Проект реализует основные алгоритмы обучения с подкреплением—Q-обучение и итерацию ценностей—для обучения агентов оптимальным политикам сбора пилюль, навигации по лабиринту и избегания призраков. Пользователи могут задавать собственные функции наград и настраивать гиперпараметры, такие как скорость обучения, коэффициент дисконтирования и стратегию исследования. Эта платформа поддерживает ведение метрик, визуализацию производительности и воспроизводимость экспериментов. Спроектирована для легкой расширяемости, что позволяет исследователям и студентам внедрять новые алгоритмы или нейросетевые подходы и сравнивать их с базовыми методами на сетке в области Pacman.

Artifactory — это продвинутый инструмент, управляемый ИИ, созданный для оптимизации процесса создания игровых активов. Он обеспечивает быструю генерацию различных игровых компонентов, таких как персонажи, иконки и фоны, предоставляя разработчикам игр возможности для быстрого прототипирования. Платформа пользуется доверием ведущих профессионалов отрасли и гарантирует, что активы высокого качества доступны в минимальные сроки. Благодаря интуитивно понятному интерфейсу и мощному ИИ, Artifactory преобразует традиционно трудоемкий процесс создания активов в быструю и приятную задачу.