La Comunicación Emergente en Agentes es un marco de trabajo de código abierto en PyTorch diseñado para investigadores que exploran cómo los sistemas multiagente desarrollan sus propios protocolos de comunicación. La biblioteca ofrece implementaciones flexibles de tareas cooperativas de aprendizaje por refuerzo, incluyendo juegos referenciales, juegos combinatorios y desafíos de identificación de objetos. Los usuarios definen arquitecturas de agentes emisores y receptores, especifican propiedades de los canales de mensajes como tamaño de vocabulario y longitud de secuencia, y seleccionan estrategias de entrenamiento como gradientes de política o aprendizaje supervisado. El framework incluye scripts end-to-end para ejecutar experimentos, analizar la eficiencia de la comunicación y visualizar lenguas emergentes. Su diseño modular permite una extensión fácil con nuevos entornos de juego o funciones de pérdida personalizadas. Los investigadores pueden reproducir estudios publicados, evaluar nuevos algoritmos y analizar la composicionalidad y semántica de los lenguajes de los agentes emergentes.

OpenSpiel es un marco de investigación que proporciona una amplia gama de entornos (desde juegos simples de matriz hasta juegos de tablero complejos como Ajedrez, Go y Póker) e implementa varios algoritmos de aprendizaje por refuerzo y búsqueda (por ejemplo, iteración de valores, métodos de gradiente de política, MCTS). Su núcleo modular en C++ y enlaces en Python permiten a los usuarios integrar algoritmos personalizados, definir nuevos juegos y comparar el rendimiento en benchmarks estándar. Diseñado para extensibilidad, soporta configuraciones de un solo agente y multi-agente, permitiendo estudiar escenarios cooperativos y competitivos. Los investigadores utilizan OpenSpiel para prototipar rápidamente algoritmos, realizar experimentos a gran escala y compartir código reproducible.