Este repositorio implementa comunicación emergente en aprendizaje por refuerzo multiagente usando PyTorch. Los usuarios pueden configurar redes neuronales para emisores y receptores para jugar a juegos referenciales o navegación cooperativa, fomentando que los agentes desarrollen un canal de comunicación discreto o continuo. Incluye scripts para entrenamiento, evaluación y visualización de protocolos aprendidos, además de utilidades para crear entornos, codificar y decodificar mensajes. Los investigadores pueden extenderlo con tareas personalizadas, modificar arquitecturas de red y analizar la eficiencia del protocolo, promoviendo experimentos rápidos en comunicación emergente de agentes.

La Comunicación Emergente en Agentes es un marco de trabajo de código abierto en PyTorch diseñado para investigadores que exploran cómo los sistemas multiagente desarrollan sus propios protocolos de comunicación. La biblioteca ofrece implementaciones flexibles de tareas cooperativas de aprendizaje por refuerzo, incluyendo juegos referenciales, juegos combinatorios y desafíos de identificación de objetos. Los usuarios definen arquitecturas de agentes emisores y receptores, especifican propiedades de los canales de mensajes como tamaño de vocabulario y longitud de secuencia, y seleccionan estrategias de entrenamiento como gradientes de política o aprendizaje supervisado. El framework incluye scripts end-to-end para ejecutar experimentos, analizar la eficiencia de la comunicación y visualizar lenguas emergentes. Su diseño modular permite una extensión fácil con nuevos entornos de juego o funciones de pérdida personalizadas. Los investigadores pueden reproducir estudios publicados, evaluar nuevos algoritmos y analizar la composicionalidad y semántica de los lenguajes de los agentes emergentes.