CommNet es una biblioteca orientada a la investigación que implementa la arquitectura CommNet, permitiendo que múltiples agentes compartan estados ocultos en cada paso temporal y aprendan a coordinar acciones en entornos cooperativos. Incluye definiciones de modelos en PyTorch, scripts de entrenamiento y evaluación, envoltorios para entornos OpenAI Gym y utilidades para personalizar canales de comunicación, conteo de agentes y profundidades de red. Investigadores y desarrolladores pueden usar CommNet para prototipar y evaluar estrategias de comunicación entre agentes en tareas de navegación, persecución-salvación y recolección de recursos.

JasonEnvironments entrega una colección de módulos de entorno diseñados específicamente para el sistema multi-agente Jason. Cada módulo expone una interfaz estandarizada para que los agentes perciban, actúen e interactúen en escenarios diversos como persecución y evasión, búsqueda de recursos y tareas cooperativas. La biblioteca es fácil de integrar en proyectos Jason existentes: solo incluye el JAR, configura el entorno deseado en tu archivo de arquitectura de agentes y lanza la simulación. Los desarrolladores también pueden extender o personalizar parámetros y reglas para adaptarlos a sus necesidades de investigación o educativas.

Multi-Agent Miners ofrece un entorno de mundo en cuadrícula donde varios agentes mineros autónomos navegan, excavan y recogen recursos interactuando entre sí. Soporta tamaños de mapa configurables, número de agentes y estructuras de recompensa, permitiendo crear escenarios competitivos o cooperativos. El marco se integra con bibliotecas RL populares mediante PettingZoo, proporcionando APIs estandarizadas para funciones de reinicio, paso y renderizado. Los modos de visualización y soporte de registro ayudan a analizar comportamientos y resultados, siendo ideal para investigación, educación y benchmarking de algoritmos en aprendizaje por refuerzo multiagente.