multi_agent_celar está diseñado como una plataforma de IA modular que permite la comunicación mediante lenguaje emergente entre múltiples agentes inteligentes en entornos simulados. Los usuarios pueden definir comportamientos de agentes a través de archivos de política, configurar parámetros del entorno, y lanzar sesiones de entrenamiento coordinadas donde los agentes evolucionan sus propios protocolos de comunicación para resolver tareas cooperativas. El marco incluye scripts de evaluación, herramientas de visualización y soporte para experimentos escalables, siendo ideal para investigación en colaboración multi-agente, lenguaje emergente y procesos de toma de decisiones.

El autoaprendizaje simple ofrece a los desarrolladores un enfoque muy simple para crear y entrenar agentes de aprendizaje por refuerzo en Python. El marco abstrae componentes centrales del RL, como envoltorios de entorno, módulos de política y búferes de experiencia, en interfaces concisas. Los usuarios pueden inicializar rápidamente entornos, definir políticas personalizadas usando backends familiares como PyTorch o TensorFlow, y ejecutar bucles de entrenamiento con registro y guardado de puntos de control integrados. La biblioteca soporta algoritmos on-policy y off-policy, permitiendo experimentar de forma flexible con Q-learning, gradientes de políticas y métodos actor-crítico. Al reducir el código repetitivo, el autoaprendizaje simple permite a practicantes, educadores e investigadores prototipar algoritmos, probar hipótesis y visualizar el rendimiento del agente con configuración mínima. Su diseño modular también facilita la integración con pilas de ML existentes y entornos personalizados.