Este repositorio agrupa una colección completa de componentes de sistemas multiagente y técnicas de coordinación AI distribuida. Proporciona implementaciones de algoritmos de consenso, protocolos de negociación Contract-Net, asignación de tareas basada en subastas, estrategias de formación de coaliciones y marcos de comunicación entre agentes. Los usuarios pueden aprovechar entornos de simulación integrados para modelar y probar comportamientos de agentes bajo diferentes topologías de red, escenarios de latencia y modos de falla. El diseño modular permite a desarrolladores e investigadores integrar, ampliar o personalizar módulos de coordinación para aplicaciones en enjambres de robots, colaboración entre dispositivos IoT, redes eléctricas inteligentes y sistemas de toma de decisiones distribuidos.

multiagent_envs ofrece un conjunto modular de entornos en Python diseñados para la investigación y desarrollo en aprendizaje por refuerzo multi-agente. Incluye escenarios como navegación cooperativa, depredador-presa, dilemas sociales y arenas competitivas. Cada entorno permite definir el número de agentes, características de observación, funciones de recompensa y dinámica de colisión. El framework se integra perfectamente con bibliotecas RL populares como Stable Baselines y RLlib, permitiendo bucles de entrenamiento vectorizados, ejecución paralela y registro sencillo. Los usuarios pueden extender escenarios existentes o crear otros nuevos mediante una API sencilla, acelerando la experimentación con algoritmos como MADDPG, QMIX y PPO en un entorno reproducible y consistente.

Multiagent_system ofrece un kit completo para la construcción y gestión de entornos multiagente. Los usuarios pueden definir escenarios de simulación personalizados, especificar comportamientos de agentes y aprovechar algoritmos pre-implementados como DQN, PPO y MADDPG. El marco soporta entrenamientos sincrónicos y asincrónicos, permitiendo que los agentes interactúen en paralelo o en configuraciones por turnos. Los módulos de comunicación integrados facilitan el paso de mensajes entre agentes para estrategias cooperativas. La configuración de experimentos se agiliza mediante archivos YAML y los resultados se registran automáticamente en CSV o TensorBoard. Los scripts de visualización ayudan a interpretar trayectorias de agentes, evolución de recompensas y patrones de comunicación. Diseñado para flujos de trabajo de investigación y producción, Multiagent_system escala de manera transparente desde prototipos en una sola máquina hasta entrenamiento distribuido en clústeres GPU.