Simple Playgrounds proporciona una plataforma modular para construir entornos interactivos en cuadrícula 2D donde los agentes pueden navegar laberintos, interactuar con objetos y completar tareas. Los usuarios definen la disposición del entorno, el comportamiento de los objetos y las funciones de recompensa mediante scripts YAML o Python sencillos. El renderizador integrado de Pygame ofrece visualización en tiempo real, mientras que una API basada en pasos garantiza una integración fluida con bibliotecas de aprendizaje por refuerzo como Stable Baselines3. Con soporte para configuraciones multiagente, detección de colisiones y parámetros físicos personalizables, Simple Playgrounds agiliza la creación de prototipos, benchmarking y demostraciones educativas de algoritmos de IA.

Este repositorio proporciona un marco completo para la investigación en juego en StarCraft II. El agente principal usa Proximal Policy Optimization (PPO) para aprender redes de política que interpretan datos de observación del entorno PySC2 y generan acciones precisas en el juego. Los desarrolladores pueden configurar capas de redes neuronales, formateo de recompensas y horarios de entrenamiento para optimizar el rendimiento. El sistema soporta multiproceso para recolección eficiente de muestras, utilidades de registro para monitorear curvas de entrenamiento y scripts de evaluación para correr políticas entrenadas contra oponentes scriptados o AI incorporados. El código está escrito en Python y aprovecha TensorFlow para definición y optimización de modelos. Los usuarios pueden extender componentes como funciones de recompensa personalizadas, preprocesamiento de estado o arquitecturas de red para fines específicos de investigación.

Multi-Agent Surveillance ofrece un marco de simulación flexible donde múltiples agentes IA actúan como depredadores o evasores en un mundo de cuadrícula discreto. Los usuarios pueden configurar parámetros del entorno como dimensiones de la cuadrícula, número de agentes, radios de detección y estructuras de recompensa. El repositorio incluye clases en Python para comportamiento de agentes, scripts de generación de escenarios, visualización incorporada mediante matplotlib y una integración fluida con bibliotecas populares de aprendizaje por refuerzo. Esto facilita la creación de referencias para la coordinación multi-agente, desarrollo de estrategias de vigilancia personalizadas y realización de experimentos reproducibles.