SeeAct 設計目的是為視覺語言代理提供雙階段管線：由大型語言模型驅動的規劃模塊生成基於觀察場景的子目標，執行模塊將子目標轉化為環境特定的行動。感知骨幹從圖像或模擬中提取物件與場景特徵。模塊化架構允許輕鬆替換規劃器或感知網絡，並支持在 AI2-THOR、Habitat 及自訂環境中的評估。SeeAct 促進互動式 embodied AI 研究，提供端到端的任務分解、歸屬與執行。

Timetk 提供了一整套專門為處理時間序列數據而設計的工具。其用戶友好的界面簡化了數據可視化、特徵工程和預測等任務。使用者可以輕鬆操作基於時間的索引，這使其對於從事預測建模的數據科學家和分析師特別有用。該套件擴展了 R 中可用的標準功能，允許在各種數據集之間實現更流暢的整合和功能。通過提供這些強大的功能，Timetk 使使用者能夠從複雜的時間序列數據中提取洞見並做出明智的預測。

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。