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.

PyGame Learning Environment (PLE) es un marco de trabajo en Python de código abierto diseñado para simplificar el desarrollo, la prueba y el benchmarking de agentes de aprendizaje por refuerzo en escenarios de juego personalizados. Proporciona una colección de juegos ligeros basados en Pygame con soporte incorporado para observaciones de agentes, espacios de acciones discretas y continuas, modelado de recompensas y renderizado del entorno. PLE presenta una API fácil de usar compatible con los envoltorios de OpenAI Gym, permitiendo una integración fluida con librerías RL populares como Stable Baselines y TensorForce. Investigadores y desarrolladores pueden personalizar parámetros de juego, implementar nuevos juegos y aprovechar entornos vectorizados para entrenamiento acelerado. Con contribuciones activas de la comunidad y documentación extensa, PLE sirve como una plataforma versátil para investigación académica, educación y prototipado de aplicaciones RL del mundo real.