Mava es una biblioteca de código abierto basada en JAX para desarrollar, entrenar y evaluar sistemas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Ofrece implementaciones preconstruidas de algoritmos cooperativos y competitivos como MAPPO y MADDPG, junto con bucles de entrenamiento configurables que soportan flujos de trabajo en un solo nodo y distribuidos. Los investigadores pueden importar entornos desde PettingZoo o definir entornos personalizados, y luego usar los componentes modulares de Mava para optimización de políticas, gestión de búferes de repetición y registro de métricas. La arquitectura flexible del marco permite integrar nuevos algoritmos, espacios de observación personalizados y estructuras de recompensa. Aprovechando las capacidades de auto-vectorización y aceleración de hardware de JAX, Mava garantiza experimentos eficientes a gran escala y comparación reproducible en diversos escenarios multiagente.

NKC Modelos Multi-Agente proporciona a investigadores y desarrolladores un conjunto completo de herramientas para diseñar, entrenar y evaluar sistemas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Presenta una arquitectura modular donde los usuarios definen políticas de agentes personalizadas, dinámicas de entorno y estructuras de recompensa. La integración sin problemas con OpenAI Gym permite prototipado rápido, mientras que el soporte para TensorFlow y PyTorch ofrece flexibilidad en la selección de plataformas de aprendizaje. El marco incluye utilidades para reproducción de experiencias, entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada y entrenamiento distribuido en múltiples GPU. Módulos extensivos de registro y visualización capturan métricas de rendimiento, facilitando la evaluación y ajuste de hiperparámetros. Al simplificar la configuración de escenarios cooperativos, competitivos y de motiva mixtos, NKC Modelos Multi-Agente acelera la experimentación en dominios como vehículos autónomos, enjambres robóticos y AI en juegos.

LightJason Benchmark ofrece un conjunto completo de escenarios predefinidos y personalizables para probar y evaluar aplicaciones multiagentes construidas con LightJason. Los usuarios pueden configurar conteos de agentes, patrones de comunicación y parámetros ambientales para simular cargas reales y evaluar el comportamiento del sistema. Las métricas incluyen tasa de transferencia de mensajes, tiempos de respuesta de agentes, consumo de CPU y memoria, registrando resultados en formatos CSV y gráficos. Su integración con JUnit permite una inclusión sencilla en pipelines automatizados, permitiendo pruebas de regresión y rendimiento como parte de los flujos CI/CD. Con configuraciones ajustables y plantillas de escenarios extensibles, el paquete ayuda a identificar cuellos de botella, validar la escalabilidad y guiar optimizaciones arquitectónicas para sistemas multiagentes de alto rendimiento y resilientes.