Cloudflare Agents es una plataforma de agentes de IA construida sobre Cloudflare Workers, que ofrece un entorno amigable para diseñar agentes autónomos en el borde de la red. Se integra con modelos de lenguaje líderes (por ejemplo, OpenAI, Anthropic), proporcionando prompts configurables, lógica de enrutamiento, almacenamiento de memoria y conectores de datos como Workers KV, R2 y D1. Los agentes realizan tareas tales como enriquecimiento de datos, moderación de contenido, interfaces conversacionales y automatización de flujos, ejecutando pipelines a través de ubicaciones de borde distribuidas. Con control de versiones incorporado, registro y métricas de rendimiento, Cloudflare Agents ofrece respuestas confiables, de baja latencia, con manejo seguro de datos y escalado sin problemas.

El simulador MARL está diseñado para facilitar el desarrollo eficiente y escalable de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). Aprovechando el backend distribuido de PyTorch, permite a los usuarios ejecutar entrenamiento paralelo en múltiples GPUs o nodos, reduciendo significativamente el tiempo de experimentos. El simulador ofrece una interfaz modular de entorno que soporta escenarios de referencia estándar — como navegación cooperativa, depredador-presa y mundo en cuadrícula — así como entornos personalizados definidos por el usuario. Los agentes pueden utilizar diversos protocolos de comunicación para coordinar acciones, compartir observaciones y sincronizar recompensas. Espacios de recompensa y observación configurables permiten un control preciso de la dinámica de entrenamiento, mientras que herramientas integradas de registro y visualización proporcionan información en tiempo real sobre métricas de rendimiento.