RL-Agents es un framework de aprendizaje por refuerzo de nivel investigación construido sobre PyTorch que agrupa algoritmos RL populares en métodos basados en valor, política y actor-crítico. La biblioteca cuenta con una API modular de agentes, aceleración por GPU, integración fluida con OpenAI Gym y herramientas integradas de registro y visualización. Los usuarios pueden configurar hiperparámetros, personalizar bucles de entrenamiento y evaluar el rendimiento con pocas líneas de código, haciendo de RL-Agents una opción ideal para investigación académica, prototipado y experimentación industrial.