Selective Reincarnation introduce un mecanismo de entrenamiento dinámico basado en población adaptado para MARL. La rendimiento de cada agente se evalúa periódicamente en función de umbrales predefinidos. Cuando el rendimiento de un agente cae por debajo de sus pares, sus pesos se restablecen a los del agente con mejor rendimiento actual, reencarnándolo con comportamientos probados. Este enfoque mantiene la diversidad restableciendo solo a los de bajo rendimiento, minimizando los restablecimientos destructivos y guiando la exploración hacia políticas de alto valor. Al permitir una herencia de parámetros de redes neuronales dirigida, la canalización reduce la varianza y acelera la convergencia en entornos cooperativos o competitivos. Compatible con cualquier algoritmo MARL basado en gradiente de políticas, la implementación se integra fácilmente en flujos de trabajo basados en PyTorch e incluye hiperparámetros configurables para la frecuencia de evaluación, criterios de selección y ajuste de estrategias de restablecimiento.

Patrolling-Zoo ofrece un marco flexible que permite a los usuarios crear y experimentar con tareas de patrulla multi-agente en Python. La biblioteca incluye una variedad de entornos basados en cuadrícula y en gráfico, simulando escenarios de vigilancia, monitoreo y cobertura. Los usuarios pueden configurar el número de agentes, el tamaño del mapa, la topología, las funciones de recompensa y los espacios de observación. Gracias a la compatibilidad con PettingZoo y las API de Gym, soporta una integración fluida con algoritmos populares de aprendizaje por refuerzo. Este entorno facilita el benchmarking y la comparación de técnicas MARL en configuraciones coherentes. Al proporcionar escenarios estándar y herramientas para crear otros nuevos, Patrolling-Zoo acelera la investigación en robótica autónoma, vigilancia de seguridad, operaciones de búsqueda y rescate, y cobertura eficiente de áreas utilizando estrategias de coordinación multi-agente.

Ant_racer es una plataforma virtual de persecución-evitación multiagente que proporciona un entorno de juego para estudiar el aprendizaje por refuerzo multiagente. Construida sobre OpenAI Gym y Mujoco, permite a los usuarios simular interacciones entre múltiples agentes autónomos en tareas de persecución y evasión. La plataforma soporta la implementación y prueba de algoritmos de aprendizaje por refuerzo como DDPG en un entorno físicamente realista. Es útil para investigadores y desarrolladores interesados en comportamientos de IA multiagente en escenarios dinámicos.

MARTI (Toolkit e Interfaz de Aprendizaje por Refuerzo Multiagente) es un marco orientado a la investigación que simplifica el desarrollo, evaluación y evaluación comparativa de algoritmos RL multiagente. Ofrece una arquitectura plug-and-play donde los usuarios pueden configurar entornos personalizados, políticas de agentes, estructuras de recompensas y protocolos de comunicación. MARTI se integra con bibliotecas de aprendizaje profundo populares, soporta aceleración GPU y entrenamiento distribuido, y genera registros y visualizaciones detalladas para análisis de rendimiento. El diseño modular del paquete permite la creación rápida de prototipos de enfoques novedosos y comparaciones sistemáticas con líneas base estándar, siendo ideal para investigaciones académicas y proyectos piloto en sistemas autónomos, robótica, IA de juegos y escenarios cooperativos multiagente.

Este proyecto de código abierto brinda un marco completo de aprendizaje por refuerzo multi-agente construido sobre PyTorch y Unity ML-Agents. Incluye algoritmos DDPG descentralizados, envoltorios de entornos y scripts de entrenamiento. Los usuarios pueden configurar políticas de agentes, redes críticas, buffers de reproducción y trabajadores de entrenamiento en paralelo. Los hooks de registro permiten monitoreo con TensorBoard, mientras que una estructura modular soporta funciones de recompensa y parámetros de entorno personalizables. El repositorio incluye escenas de ejemplo en Unity demostrando tareas de navegación colaborativa, ideal para ampliar y evaluar escenarios multi-agente en simulaciones.

Shepherding es un marco de simulación de código abierto diseñado para investigadores y desarrolladores de aprendizaje por refuerzo para estudiar e implementar tareas de pastoreo con múltiples agentes. Proporciona un entorno compatible con Gym donde los agentes pueden aprender a realizar comportamientos como rodear, recopilar y dispersar grupos objetivo en espacios continuos o discretos. El marco incluye funciones modulares de configuración de recompensas, parametrización del entorno y utilidades de registro para monitorear el rendimiento del entrenamiento. Los usuarios pueden definir obstáculos, poblaciones dinámicas de agentes y políticas personalizadas usando TensorFlow o PyTorch. Los scripts de visualización generan gráficos de trayectorias y grabaciones de videos de interacciones de agentes. La arquitectura modular de Shepherding permite una integración sin problemas con bibliotecas RL existentes, permitiendo experimentos reproducibles, benchmarking de estrategias de coordinación novedosas y desarrollo rápido de soluciones de pastoreo basadas en IA.

DeepMind MAS Environment es una biblioteca en Python que proporciona una interfaz estandarizada para construir y simular tareas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Permite a los usuarios configurar el número de agentes, definir los espacios de observación y acción, y personalizar las estructuras de recompensa. El marco soporta canales de comunicación entre agentes, registro de rendimiento y capacidades de renderizado. Los investigadores pueden integrar sin problemas DeepMind MAS Environment con bibliotecas RL populares como TensorFlow y PyTorch para evaluar nuevos algoritmos, probar protocolos de comunicación y analizar dominios de control discretos y continuos.