Simple Playgrounds es un marco basado en Python que permite diseñar y ejecutar simulaciones de mundos en cuadrícula 2D para aprendizaje de refuerzo. Ofrece scripting de escenarios sencillo, visualización en tiempo real con Pygame, configuración flexible de recompensas y compatibilidad con bibliotecas RL populares, acelerando el desarrollo y la experimentación con agentes de IA.
Simple Playgrounds es un marco basado en Python que permite diseñar y ejecutar simulaciones de mundos en cuadrícula 2D para aprendizaje de refuerzo. Ofrece scripting de escenarios sencillo, visualización en tiempo real con Pygame, configuración flexible de recompensas y compatibilidad con bibliotecas RL populares, acelerando el desarrollo y la experimentación con agentes de IA.
Simple Playgrounds proporciona una plataforma modular para construir entornos interactivos en cuadrícula 2D donde los agentes pueden navegar laberintos, interactuar con objetos y completar tareas. Los usuarios definen la disposición del entorno, el comportamiento de los objetos y las funciones de recompensa mediante scripts YAML o Python sencillos. El renderizador integrado de Pygame ofrece visualización en tiempo real, mientras que una API basada en pasos garantiza una integración fluida con bibliotecas de aprendizaje por refuerzo como Stable Baselines3. Con soporte para configuraciones multiagente, detección de colisiones y parámetros físicos personalizables, Simple Playgrounds agiliza la creación de prototipos, benchmarking y demostraciones educativas de algoritmos de IA.
¿Quién usará Simple Playgrounds?
Investigadores en aprendizaje por refuerzo
Educadores y estudiantes de IA/ML
Científicos de datos que prototipan algoritmos de RL
scenario-go es un SDK de Go para definir flujos de trabajo conversacionales complejos impulsados por IA, gestionando prompts, contexto y tareas de IA de múltiples pasos.
Un marco basado en ROS para la colaboración multi-robot que habilita la asignación autónoma de tareas, planificación y ejecución coordinada de misiones en equipos.
LangGraph Learn ofrece una interfaz gráfica interactiva para diseñar y ejecutar flujos de trabajo de agentes de IA basados en gráficos, visualizando cadenas de modelos de lenguaje.
Un marco de trabajo en Python para construir pipelines de razonamiento de múltiples pasos y flujos de trabajo similares a agentes con grandes modelos de lenguaje.
SARL es un lenguaje de programación orientado a agentes y un entorno de ejecución que proporciona comportamientos guiados por eventos y simulación de entornos para sistemas multi-agente.
RModel es un marco de agentes de IA de código abierto que orquesta LLM, integración de herramientas y memoria para aplicaciones conversacionales y basadas en tareas avanzadas.
Proporciona un backend FastAPI para la orquestación y ejecución de flujos de trabajo de modelos de lenguaje visuales basados en gráficos en la interfaz gráfica LangGraph.