LifelongAgentBench está diseñado para simular entornos de aprendizaje continuo del mundo real, permitiendo a los desarrolladores probar agentes AI en una secuencia de tareas evolutivas. El framework ofrece una API plug-and-play para definir nuevos escenarios, cargar conjuntos de datos y configurar políticas de gestión de memoria. Módulos de evaluación integrados calculan métricas como transferencia hacia adelante, transferencia hacia atrás, tasa de olvido y rendimiento acumulado. Los usuarios pueden desplegar implementaciones base o integrar agentes propietarios, facilitando comparaciones directas bajo las mismas condiciones. Los resultados se exportan como informes estandarizados, presentando gráficos interactivos y tablas. La arquitectura modular soporta extensiones con cargadores de datos, métricas y plugins de visualización personalizados, permitiendo a investigadores e ingenieros adaptar la plataforma a diferentes ámbitos de aplicación.

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.