mini-AlphaStar透過提供一個易於存取的開源PyTorch框架，幫助解開複雜的AlphaStar架構。內含空間特徵編碼器用於螢幕和縮圖輸入，非空間特徵處理，LSTM記憶模組，以及用於動作選擇與狀態評估的獨立策略與價值網絡。利用模仿學習啟動，並透過自我對弈的強化學習進行微調，支援與pysc2相容的環境封裝器，TensorBoard日誌與可配置超參數。研究人員與學生能從人類遊戲中建立資料集，根據自訂情境訓練模型，評估代理表現，並可視化學習曲線。模組化的程式碼庫方便實驗不同網絡變體、訓練流程和多代理設定。設計用於教學與快速原型，不用於正式部署。

DelphiMistralAI是一個開源的Python工具包，集成了強大的Mistral-7B大型語言模型和Delphi的道德推理模型。它提供命令列介面和RESTful API，可對用戶提供的場景進行倫理判斷。用戶可以本地部署代理、定制判斷標準並檢查每個道德決策的生成理由。此工具旨在促進AI倫理研究、教育演示，及安全、可解釋的決策支援系統。

AIpacman 是一個開源的Python專案，用於模擬Pac-Man遊戲環境，以進行AI實驗。用戶可選擇內建代理或使用搜尋算法（如DFS、BFS、A*、UCS）、對抗方法（如Minimax配合Alpha-Beta剪枝和Expectimax），或Q-Learning等強化學習技術來自定義代理。該框架提供可配置的迷宮、性能日誌、代理決策視覺化，以及用於運行對局和比較分數的命令行界面。旨在促進教育課程、研究基準及AI及遊戲開發的業餘項目。