El entorno Beer Game proporciona una simulación en tiempo discreto de una cadena de suministro de cerveza de cuatro etapas — minorista, mayorista, distribuidor y fabricante — con una interfaz de OpenAI Gym. Los agentes reciben observaciones que incluyen inventario en mano, stock en línea y pedidos entrantes, y luego producen cantidades de pedidos. El entorno calcula los costos por paso de mantenimiento de inventario y pedidos pendientes, y admite distribuciones de demanda y tiempos de entrega personalizables. Se integra perfectamente con bibliotecas RL populares como Stable Baselines3, permitiendo a investigadores y educadores evaluar y entrenar algoritmos en tareas de optimización de la cadena de suministro.

Pits and Orbs es un entorno de código abierto para aprendizaje por refuerzo, implementado en Python, que ofrece un mundo en una cuadrícula multi-agente por turnos donde los agentes persiguen objetivos y enfrentan peligros ambientales. Cada agente debe navegar en una cuadrícula ajustable, evitar trampas colocadas aleatoriamente que penalizan o terminan episodios, y recolectar orbes para recompensas positivas. El entorno soporta modos competitivos y cooperativos, permitiendo a investigadores explorar diversos escenarios de aprendizaje. Su API simple se integra perfectamente con bibliotecas RL populares como Stable Baselines o RLlib. Características principales incluyen dimensiones de cuadrícula ajustables, distribuciones dinámicas de trampas y orbes, estructuras de recompensa configurables y registro opcional para análisis del entrenamiento.