Pacman AI 提供一個功能完整的 Python 環境和代理架構，用於經典的吃豆人遊戲。此專案實作關鍵的強化學習演算法——Q-learning 和價值迭代，使代理能學習最佳策略來收集豆子、穿越迷宮及避開鬼怪。用戶可以定義自訂的獎勵函數，並調整學習率、折扣因子與探索策略。此框架支援指標記錄、性能視覺化與可復現的實驗設定。設計於易於擴展，讓研究人員與學生能整合新演算法或神經網路學習方法，並與基線網格方法做比較。

MCP Ollama Agent 利用本地 Ollama LLM 執行時環境，提供多功能的任務自動化代理框架。它集成多種工具接口，包括通過 SERP API 進行網絡搜索、文件系統操作、Shell 命令執行，以及 Python 環境管理。通過定義自訂提示和工具配置，用戶可以編排複雜工作流程，自動化重複性任務，並構建專為各種領域定制的專用助手。代理管理工具調用和上下文，保持會話記錄和工具回應，以產生連貫行動。其基於 CLI 的設定與模組化架構使得擴展新工具和適應不同應用場景變得容易，從研究和數據分析到開發支援。