En su núcleo, RxAgent-Zoo es un framework RL reactivo que trata eventos de datos de entornos, buffers de repetición y bucles de entrenamiento como flujos observables. Los usuarios pueden encadenar operadores para preprocesar observaciones, actualizar redes y registrar métricas de manera asíncrona. La biblioteca ofrece soporte para entornos paralelos, planificadores configurables y la integración con los estándares de Gym y Atari. Una API de plug-and-play permite cambiar componentes de agentes sin problemas, facilitando la investigación reproducible, la experimentación rápida y flujos de trabajo de entrenamiento escalables.

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.