MGym es un marco especializado para crear y gestionar entornos de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL) en Python. Permite a los usuarios definir escenarios complejos con múltiples agentes, cada uno con espacios de observación y acción personalizables, funciones de recompensa y reglas de interacción. MGym soporta modos de ejecución sincrónica y asincrónica, proporcionando simulaciones de agentes en paralelo y por turnos. Con una API similar a Gym, MGym se integra perfectamente con bibliotecas RL populares como Stable Baselines, RLlib y PyTorch. Incluye módulos de utilidad para evaluación de entornos, visualización de resultados y análisis de rendimiento, facilitando una evaluación sistemática de algoritmos MARL. Su arquitectura modular permite prototipar rápidamente tareas cooperativas, competitivas o de agentes mixtos, empoderando a investigadores y desarrolladores para acelerar la experimentación y la investigación en MARL.

El aprendizaje por refuerzo multiagente de alaamoheb es una biblioteca de código abierto completa diseñada para facilitar el desarrollo, entrenamiento y evaluación de múltiples agentes actuando en entornos compartidos. Incluye implementaciones modulares de algoritmos basados en valor y política, como DQN, PPO, MADDPG y más. El repositorio soporta integración con OpenAI Gym, Unity ML-Agents y StarCraft Multi-Agent Challenge, permitiendo a los usuarios experimentar tanto en escenarios de investigación como en escenarios inspirados en el mundo real. Con configuraciones de experimentos YAML, utilidades de registro y herramientas de visualización, los profesionales pueden monitorear curvas de aprendizaje, ajustar hiperparámetros y comparar diferentes algoritmos. Este marco acelera la experimentación en tareas multiagente cooperativas, competitivas y mixtas, facilitando la investigación reproducible y la comparación de resultados.

Multiagent-Prediction-Reward es un marco orientado a la investigación que integra modelos de predicción y mecanismos de distribución de recompensas para el aprendizaje por refuerzo multi-agente. Incluye envoltorios para entornos, módulos neuronales para prever las acciones de compañeros y lógica de enrutamiento de recompensas personalizable que se adapta al rendimiento de los agentes. El repositorio ofrece archivos de configuración, scripts de ejemplo y paneles de evaluación para ejecutar experimentos en tareas cooperativas. Los usuarios pueden ampliar el código para probar funciones de recompensa novedosas, integrar nuevos entornos y evaluar en comparación con algoritmos RL multi-agente establecidos.

Este repositorio proporciona una suite completa de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente, incluyendo MADDPG, DDPG, PPO y más, integrados con benchmarks estándar como el Entorno de Partículas Multi-Agente y OpenAI Gym. Incluye wrappers de entornos personalizables, scripts de entrenamiento configurables, registro en tiempo real y métricas de evaluación del rendimiento. Los usuarios pueden ampliar fácilmente los algoritmos, adaptarlos a tareas personalizadas y comparar políticas en entornos cooperativos y adversarios con mínima configuración.

AutoDRIVE Cooperative MARL es un marco alojado en GitHub que combina el simulador de conducción urbana AutoDRIVE con algoritmos adaptables de aprendizaje por refuerzo multi-agente. Incluye scripts de entrenamiento, envoltorios de entorno, métricas de evaluación y herramientas de visualización para desarrollar y evaluar políticas de conducción cooperativa. Los usuarios pueden configurar los espacios de observación de los agentes, funciones de recompensa y hiperparámetros de entrenamiento. El repositorio soporta extensiones modulares, permitiendo definiciones personalizadas de tareas, aprendizaje por currículo y seguimiento del rendimiento para la investigación en coordinación de vehículos autónomos.