Multiagent_system ofrece un kit completo para la construcción y gestión de entornos multiagente. Los usuarios pueden definir escenarios de simulación personalizados, especificar comportamientos de agentes y aprovechar algoritmos pre-implementados como DQN, PPO y MADDPG. El marco soporta entrenamientos sincrónicos y asincrónicos, permitiendo que los agentes interactúen en paralelo o en configuraciones por turnos. Los módulos de comunicación integrados facilitan el paso de mensajes entre agentes para estrategias cooperativas. La configuración de experimentos se agiliza mediante archivos YAML y los resultados se registran automáticamente en CSV o TensorBoard. Los scripts de visualización ayudan a interpretar trayectorias de agentes, evolución de recompensas y patrones de comunicación. Diseñado para flujos de trabajo de investigación y producción, Multiagent_system escala de manera transparente desde prototipos en una sola máquina hasta entrenamiento distribuido en clústeres GPU.

OpenMAS está diseñado para facilitar el desarrollo y evaluación de agentes de IA descentralizados y estrategias de coordinación multi-agentes. Presenta una arquitectura modular que permite a los usuarios definir comportamientos de agentes personalizados, modelos de entornos dinámicos y protocolos de mensajería entre agentes. El marco soporta simulación basada en física, ejecución basada en eventos e integración de plugins para algoritmos de IA. Los usuarios pueden configurar escenarios mediante YAML o Python, visualizar interacciones de agentes y recopilar métricas de rendimiento a través de herramientas de análisis integradas. OpenMAS agiliza la creación de prototipos en áreas como inteligencia en enjambre, robótica cooperativa y toma de decisiones distribuidas.