Gym-Recsys es una caja de herramientas que envuelve tareas de recomendación en entornos OpenAI Gym, permitiendo que algoritmos de aprendizaje por refuerzo interactúen paso a paso con matrices de usuario-ítem simuladas. Proporciona generadores de comportamiento de usuario sintético, soporta cargar conjuntos de datos populares y entrega métricas estándar como Precision@K y NDCG. Los usuarios pueden personalizar funciones de recompensa, modelos de usuario y pools de ítems para experimentar con diferentes estrategias de recomendación basadas en RL de manera reproducible.

VacuumWorld es una plataforma de simulación de código abierto diseñada para facilitar el desarrollo y la evaluación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente. Proporciona entornos basados en cuadrícula donde agentes virtuales de aspiradoras operan para detectar y eliminar manchas de suciedad en diseños personalizables. Los usuarios pueden ajustar parámetros como tamaño de cuadrícula, distribución de suciedad, ruido estocástico en movimiento y estructuras de recompensa para modelar diferentes escenarios. El marco incluye soporte integrado para protocolos de comunicación entre agentes, paneles de visualización en tiempo real y utilidades de registro para el seguimiento del rendimiento. Con API de Python simples, investigadores pueden integrar rápidamente sus algoritmos RL, comparar estrategias cooperativas o competitivas y realizar experimentos reproducibles, haciendo que VacuumWorld sea ideal para investigación académica y docencia.