CybMASDE permite a investigadores y desarrolladores construir, configurar y ejecutar simulaciones multiagente con aprendizaje por refuerzo profundo. Los usuarios pueden crear escenarios personalizados, definir roles de agentes y funciones de recompensa, y conectar algoritmos RL estándar o personalizados. El marco incluye servidores de entorno, interfaces de agentes en red, recolectores de datos y utilidades de renderizado. Soporta entrenamiento paralelo, monitoreo en tiempo real y guardado de modelos. La arquitectura modular de CybMASDE facilita la integración sin problemas de nuevos agentes, espacios de observación y estrategias de entrenamiento, acelerando experimentos en control cooperativo, comportamiento de enjambre, asignación de recursos y otros casos de uso multiagente.

Deep Trading Agent proporciona un flujo completo para trading algorítmico: ingesta de datos, simulación de entorno compatible con OpenAI Gym, entrenamiento de modelos de RL profundo (por ejemplo, DQN, PPO, A2C), visualización del rendimiento, backtesting con datos históricos y despliegue en vivo a través de conectores API de brokers. Los usuarios pueden definir métricas de recompensa personalizadas, ajustar hiperparámetros y monitorear el rendimiento del agente en tiempo real. La arquitectura modular soporta mercados de acciones, divisas y criptomonedas y permite una extensión sencilla a nuevas clases de activos.

MAPF_G2RL es un marco de investigación de código abierto que conecta la teoría de grafos y el aprendizaje por refuerzo profundo para abordar el problema de búsqueda de caminos multi-agente (MAPF). Codifica nodos y aristas en representaciones vectoriales, define funciones de recompensa espacial y sensibles a colisiones, y soporta diversos algoritmos RL como DQN, PPO y A2C. El marco automatiza la creación de escenarios generando grafos aleatorios o importando mapas del mundo real, y organiza ciclos de entrenamiento que optimizan políticas para múltiples agentes simultáneamente. Tras el aprendizaje, los agentes son evaluados en entornos simulados para medir la optimalidad de caminos, el tiempo de Makespan y tasas de éxito. Su diseño modular permite a investigadores extender componentes básicos, integrar nuevas técnicas MARL y hacer benchmarking contra solucionadores clásicos.