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.

Faraday.dev es una aplicación de chat AI offline que ofrece una experiencia inmersiva con personajes generados por AI. Desarrollada por Ahoy Labs Inc., permite a los usuarios tener conversaciones privadas sin que se envíe información a servidores externos. La aplicación admite grandes modelos de lenguaje como Llama 2 y se ejecuta localmente en su dispositivo, asegurando la privacidad total de los datos. El proceso de configuración es amigable para el usuario, no requiere habilidades de desarrollo y ofrece una experiencia de chat fluida con aceleración de GPU y soporte para varios canales de comunicación, incluidos Discord y Twitter.

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.

MultiAgentSystems está diseñado para simplificar el proceso de construir y evaluar aplicaciones de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). La plataforma incluye implementaciones de algoritmos de vanguardia como MADDPG, QMIX, VDN, además de entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada. Incluye envoltorios modulares de entornos compatibles con OpenAI Gym, protocolos de comunicación para interacción entre agentes y utilidades de registro para rastrear métricas como la forma del premio y tasas de convergencia. Los investigadores pueden personalizar arquitecturas de agentes, ajustar hiperparámetros y simular escenarios como navegación cooperativa, asignación de recursos y juegos adversarios. Con soporte integrado para PyTorch, aceleración GPU e integración con TensorBoard, MultiAgentSystems acelera la experimentación y evaluación comparativa en dominios multiagente colaborativos y competitivos.