Multi-Agent Miners提供一個基於網格的世界環境，數個自主礦工代理在互動中導航、挖掘並收集資源。支援可配置的地圖大小、代理數量和獎勵結構，用戶可創建競爭或合作場景。該框架與流行的RL庫透過PettingZoo整合，提供標準化的API用於重置、步進和渲染功能。視覺化模式與記錄支援幫助分析行為與結果，適合用於研究、教育和算法基準測試。

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。

Edukade是一個創新的平台，旨在徹底改變教育內容的創建和交付方式。通過利用手動拖放工具或先進的AI技術，用戶可以創建引人入勝和互動式的學習遊戲。這使得教育者可以節省時間，同時顯著提高學生參與度和學業成果。該平台旨在使學習變得愉快和有效，為教師、家長和教育機構提供多功能的工具集，以促進更具動態和互動性的學習體驗。