La Simulación de Inspección Multi-Agente proporciona un marco completo para simular y entrenar múltiples agentes autónomos para realizar tareas de inspección en cooperación dentro de entornos Unity 3D. Se integra con el conjunto de herramientas Unity ML-Agents, ofreciendo escenas configurables con objetivos de inspección, funciones de recompensa ajustables y parámetros de comportamiento de los agentes. Los investigadores pueden crear entornos personalizados, definir el número de agentes y establecer planes de entrenamiento mediante APIs en Python. El paquete soporta sesiones de entrenamiento en paralelo, registro en TensorBoard y observaciones personalizables, incluyendo raycasts, feeds de cámaras y datos de posición. Al ajustar hiperparámetros y la complejidad del entorno, los usuarios pueden realizar benchmarks de algoritmos de aprendizaje por refuerzo en métricas de cobertura, eficiencia y coordinación. La base de código de código abierto fomenta extensiones para prototipado de robótica, investigación en IA cooperativa y demostraciones educativas en sistemas multi-agente.

DataEnvGym proporciona una colección de entornos modulares y personalizables construidos sobre la API Gym para facilitar la investigación en aprendizaje por refuerzo en dominios impulsados por datos. Los investigadores y ingenieros pueden seleccionar entre tareas integradas como limpieza de datos, ingeniería de características, programación por lotes y análisis en streaming. El marco soporta una integración perfecta con bibliotecas RL populares, métricas de evaluación estandarizadas y herramientas de registro para seguir el rendimiento de los agentes. Los usuarios pueden extender o combinar entornos para modelar pipelines de datos complejos y evaluar algoritmos bajo restricciones realistas.