OpenSpiel es un marco de investigación que proporciona una amplia gama de entornos (desde juegos simples de matriz hasta juegos de tablero complejos como Ajedrez, Go y Póker) e implementa varios algoritmos de aprendizaje por refuerzo y búsqueda (por ejemplo, iteración de valores, métodos de gradiente de política, MCTS). Su núcleo modular en C++ y enlaces en Python permiten a los usuarios integrar algoritmos personalizados, definir nuevos juegos y comparar el rendimiento en benchmarks estándar. Diseñado para extensibilidad, soporta configuraciones de un solo agente y multi-agente, permitiendo estudiar escenarios cooperativos y competitivos. Los investigadores utilizan OpenSpiel para prototipar rápidamente algoritmos, realizar experimentos a gran escala y compartir código reproducible.

Colosseum Agent Battles ofrece un SDK modular en Python para construir competencias de agentes IA en arenas personalizables. Los usuarios pueden definir entornos con terrenos, recursos y reglas específicos, e implementar estrategias de agentes mediante una interfaz estandarizada. El marco gestiona la programación de batallas, lógica de árbitros y registro en tiempo real de acciones y resultados. Incluye herramientas para realizar torneos, seguir estadísticas de victorias y derrotas, y visualizar el rendimiento de los agentes mediante gráficos. Los desarrolladores pueden integrar bibliotecas ML populares para entrenar agentes, exportar datos de batalla para análisis y extender módulos de árbitros para aplicar reglas personalizadas. Finalmente, facilita el benchmarking de estrategias IA en enfrentamientos directos. También soporta registros en formatos JSON y CSV para análisis posteriores.