BotPlayers — это универсальный открытый фреймворк, разработанный для упрощения разработки и развертывания агентов для игр на базе искусственного интеллекта. Он включает гибкий слой абстракции среды, поддерживающий скриншоты, веб-API или настраиваемые интерфейсы моделирования, позволяя ботам взаимодействовать с разными играми. Встроенные алгоритмы обучения с подкреплением, генетические алгоритмы и эвристические правила, а также инструменты для логирования данных, создания контрольных точек моделей и визуализации производительности. Модульная система плагинов позволяет разработчикам настраивать датчики, действия и политики ИИ на Python или Java. Также доступны конфигурации на YAML для быстрой разработки прототипов и автоматизированных пайплайнов для обучения и оценки. Поддержка кроссплатформенности на Windows, Linux и macOS ускоряет эксперименты и производство интеллектуальных игровых агентов.

Решатель NQueen на базе GA использует модульную многозадачную архитектуру 2APL, где каждый агент кодирует кандидатскую конфигурацию N-Queen. Агентам оценивают свою пригодность, подсчитывая непересекающиеся пары ферзей, после чего они делятся конфигурациями с высокой пригодностью. Генетические операторы — отбор, кроссовер и мутация — применяются к популяции агентов для генерации новых кандидатских досок. В ходе последовательных итераций агенты коллективно приходят к допустимым решениям N-Queen. Фреймворк реализован на Java, поддерживает настройку параметров, таких как размер популяции, частота кроссовера, вероятность мутации и протоколы коммуникации агентов, а также выводит подробные логи и визуализации процесса эволюции.

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.