Berkeley Pacman Projects的倉庫提供一個模組化的Python程式碼庫，讓用戶在Pacman迷宮中建立並測試AI代理。它引導學習者進行非知情和知情搜尋（DFS、BFS、A*）、對抗性多智能體搜尋（minimax、alpha-beta剪枝），以及強化學習（Q-learning與特徵擷取）。整合的圖形界面實時視覺化代理行為，內建測試案例與自動評分驗證算法正確性。透過反覆實作算法，使用者能在統一的遊戲框架中累積狀態空間探索、啟發式設計、對抗性推理與獎勵導向學習的實務經驗。

Halite II 是一個開源挑戰框架，舉辦用戶撰寫的機器人之間的回合制策略比賽。每回合，代理接收地圖狀態，發出移動及攻擊命令，並競爭控制最多的領土。平台包括遊戲伺服器、地圖解析器與視覺化工具。開發者可以在本地測試、改進啟發式演算法、優化性能，並提交到線上排行榜。系統支持反覆改良機器人、多智能體合作與標準化環境中的策略研究。