MultiAgentes ofrece una arquitectura modular para definir entornos y agentes, soportando interacciones multiagente síncronas y asíncronas. Incluye clases base para entornos y agentes, escenarios predefinidos para tareas cooperativas y competitivas, herramientas para personalizar funciones de recompensa y APIs para comunicación entre agentes y compartición de observaciones. Utilidades de visualización permiten monitorización en tiempo real de comportamientos de agentes, mientras que módulos de registro guardan métricas de rendimiento para análisis. El marco se integra perfectamente con bibliotecas RL compatibles con Gym, permitiendo entrenar agentes con algoritmos existentes. MultiAgentes está diseñado para extensibilidad, permitiendo a desarrolladores agregar nuevos modelos de entornos, tipos de agentes y protocolos de comunicación para diversas aplicaciones de investigación y educativas.

MADDPG escalable es un marco orientado a la investigación para el aprendizaje por refuerzo multiagente, ofreciendo una implementación escalable del algoritmo MADDPG. Cuenta con críticos centralizados durante el entrenamiento y actores independientes en tiempo de ejecución para estabilidad y eficiencia. La biblioteca incluye scripts Python para definir entornos personalizados, configurar arquitecturas de red y ajustar hiperparámetros. Los usuarios pueden entrenar múltiples agentes en paralelo, monitorear métricas y visualizar las curvas de aprendizaje. Se integra con entornos similares a OpenAI Gym y soporta aceleración GPU vía TensorFlow. Gracias a sus componentes modulares, MADDPG escalable permite experimentos flexibles en tareas multiagente cooperativas, competitivas o mixtas, facilitando prototipado rápido y benchmarking.