RL Shooter es un marco basado en Python que integra ViZDoom con las API de OpenAI Gym para crear un entorno flexible de aprendizaje por refuerzo para juegos FPS. Los usuarios pueden definir escenarios, mapas y estructuras de recompensa personalizadas para entrenar agentes en tareas de navegación, detección de objetivos y disparo. Con marcos de observación, espacios de acción y facilidades de registro configurables, soporta bibliotecas populares de RL profundo como Stable Baselines y RLlib, permitiendo un seguimiento claro del rendimiento y la reproducibilidad de los experimentos.

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.