GPT或NPC整合了生成性AI的強大能力，能夠在遊戲中創造動態非玩家角色(NPC)。這一創新使NPC能夠與玩家進行現實的對話，適應各種情境，並智能地回應玩家的行動。通過利用機器學習和自然語言處理，這項技術提升了敘事的深度和互動性，使每次遊戲體驗獨一無二。無論你是在探索中世紀小鎮還是在與生物戰鬥，GPT或NPC都能夠提供引人入勝的對話和個性化互動，提升整體的遊戲體驗。

PettingZoo 遊戲的強化學習代理人是一個基於 Python 的程式庫，提供現成的 DQN、PPO 和 A2C 演算法，用於 PettingZoo 環境下的多智能體強化學習。具有標準化的訓練與評估腳本、可配置的超參數、整合的 TensorBoard 日誌記錄，以及支持競爭和合作遊戲。研究人員和開發者可以克隆倉庫、調整環境與演算法參數、運行訓練並視覺化指標，以快速進行多智能體 RL 實驗和基準測試。

SmartNPC是一個尖端的SaaS平台，旨在創建和管理AI驅動的非玩家控制角色（NPC）。該平台便於與各種遊戲引擎的無縫集成，並提供設計互動性、倫理和商業安全NPC的工具。憑藉SmartNPC，遊戲開發者可以利用先進的AI技術，為其遊戲增添新的現實感和互動性，讓NPC能夠根據玩家在遊戲中的行為和語音命令做出動態反應。

BomberManAI是一個設計用來自主操作經典Bomberman遊戲的AI代理。用Python開發，能與遊戲環境互動，實時感知地圖狀態、可用移動以及敵人位置。核心算法結合A*路徑尋找、廣度優先搜索進行可達性分析，以及啟發式評估函數，用以決定最佳炸彈放置位置和閃避策略。代理能處理動態障礙物、道具與多個敵人，應用於多種地圖佈局。模組化架構允許開發者測試自訂啟發式、強化學習模組或替代式決策策略。適合遊戲AI研究人員、學生或競賽Bot開發者，提供靈活框架來測試與改進自主遊戲代理。

PommerLearn使研究人員和開發者能在Pommerman遊戲環境中訓練多智能體RL機器人。它包含現成的流行演算法（PPO、DQN）實作、彈性的超參數配置文件、自動記錄和訓練指標可視化、模型檢查點和評估腳本。其模組化架構便於擴充新演算法、自訂環境及整合標準ML庫如PyTorch。

VMAS是一個構建與訓練多智能體系統的綜合工具包，利用深度強化學習。它支持GPU並行模擬上百個環境實例，實現高通量數據收集與可擴展訓練。VMAS包含流行的MARL算法實現，例如PPO、MADDPG、QMIX和COMA，並具有模塊化的策略和環境接口，便於快速原型設計。該框架促進集中訓練與去中心化執行(CDTE)，提供可自定義的獎勵塑造、觀測空間和回調鉤子，用於記錄和可視化。其模塊化設計使VMAS能與PyTorch模型及外部環境無縫整合，非常適合在機器人、交通控制、資源分配和遊戲AI等多方面進行合作、競爭與混合動機任務的研究。