Acme es un marco basado en Python que simplifica el desarrollo y la evaluación de agentes de aprendizaje por refuerzo. Ofrece una colección de implementaciones predefinidas de agentes (por ejemplo, DQN, PPO, SAC), envoltorios de entornos, buffers de repetición y motores de ejecución distribuidos. Los investigadores pueden combinar componentes para prototipar nuevos algoritmos, monitorear métricas de entrenamiento con registro incorporado y aprovechar pipelines distribuidos escalables para experimentos a gran escala. Acme se integra con TensorFlow y JAX, soporta entornos personalizados mediante interfaces OpenAI Gym, y incluye utilidades para guardar, evaluar y configurar hiperparámetros.

CrewAI-Learning es una biblioteca de código abierto diseñada para agilizar proyectos de aprendizaje por refuerzo multiagente. Ofrece estructura de entornos, definiciones modulares de agentes, funciones de recompensa personalizables y un conjunto de algoritmos incorporados como DQN, PPO y A3C adaptados para tareas colaborativas. Los usuarios pueden definir escenarios, gestionar ciclos de entrenamiento, registrar métricas y visualizar resultados. El marco admite configuración dinámica de equipos de agentes y estrategias de compartición de recompensas, facilitando el prototipado, la evaluación y la optimización de soluciones de IA cooperativa en diversas áreas.