BotPlayers是一個多功能的開源框架，旨在簡化AI驅動的遊戲代理的開發與部署。它具有支持截屏爬取、Web API或自訂模擬界面的彈性環境抽象層，允許代理與各種遊戲交互。框架內置強化學習算法、遺傳算法和基於規則的啟發式策略，並附有數據記錄、模型檢查點和性能視覺化工具。其模塊化插件系統讓開發者可用Python或Java自訂感測器、行動和AI策略。BotPlayers亦提供YAML配置快速原型開發和自動化訓練、評估流程。支持Windows、Linux和macOS等多平台，加速智能遊戲代理的實驗與商用。

基於GA的N皇后解算器採用模組化的2APL多代理架構，每個代理編碼一個候選的N皇后配置。代理評估適應度（如非攻擊的皇后對數）後，與其他代理共享高適應度配置。通過選擇、交叉和突變等遺傳操作，生成新的候選棋盤。在多次迭代中，代理集體收斂至有效的N皇后解决方案。此框架用Java實現，支持調整群體大小、交叉率、突變概率和通信協議，並提供詳細日誌和演化過程的視覺化。

mario-ai專案提供一個完整的流程，用於利用神經進化開發AI代理，以掌握Super Mario Bros.。通過整合基於Python的NEAT實現與OpenAI Gym的SuperMario環境，讓用戶定義自訂的適應度標準、突變率與網絡結構。在訓練過程中，框架會評估世代的神經網絡，選出高績效基因，並提供遊戲實時視覺化與網絡演變。同時，它支援存儲與載入已訓練模型、導出獲勝基因，並生成詳細績效日誌。研究人員、教育者與愛好者可以擴展程式碼到其他遊戲環境、嘗試進化策略，並比較各階段的AI學習進展。