Text-to-Reward proporciona una pipeline para entrenar modelos de recompensa que convierten descripciones de tareas basadas en texto o retroalimentación en valores escalares de recompensa para agentes de RL. Aprovechando arquitecturas basadas en Transformer y ajuste fino en datos de preferencias humanas, el framework aprende automáticamente a interpretar instrucciones en lenguaje natural como señales de recompensa. Los usuarios pueden definir tareas arbitrarias mediante indicaciones textuales, entrenar el modelo, y luego integrar la función de recompensa aprendida en cualquier algoritmo RL. Este enfoque elimina el diseño manual de recompensas, aumenta la eficiencia de las muestras y permite a los agentes seguir instrucciones complejas de múltiples pasos en entornos simulados o reales.

El aprendizaje por refuerzo multiagente de alaamoheb es una biblioteca de código abierto completa diseñada para facilitar el desarrollo, entrenamiento y evaluación de múltiples agentes actuando en entornos compartidos. Incluye implementaciones modulares de algoritmos basados en valor y política, como DQN, PPO, MADDPG y más. El repositorio soporta integración con OpenAI Gym, Unity ML-Agents y StarCraft Multi-Agent Challenge, permitiendo a los usuarios experimentar tanto en escenarios de investigación como en escenarios inspirados en el mundo real. Con configuraciones de experimentos YAML, utilidades de registro y herramientas de visualización, los profesionales pueden monitorear curvas de aprendizaje, ajustar hiperparámetros y comparar diferentes algoritmos. Este marco acelera la experimentación en tareas multiagente cooperativas, competitivas y mixtas, facilitando la investigación reproducible y la comparación de resultados.

Este repositorio proporciona una suite completa de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente, incluyendo MADDPG, DDPG, PPO y más, integrados con benchmarks estándar como el Entorno de Partículas Multi-Agente y OpenAI Gym. Incluye wrappers de entornos personalizables, scripts de entrenamiento configurables, registro en tiempo real y métricas de evaluación del rendimiento. Los usuarios pueden ampliar fácilmente los algoritmos, adaptarlos a tareas personalizadas y comparar políticas en entornos cooperativos y adversarios con mínima configuración.

RL Shooter es un marco basado en Python que integra ViZDoom con las API de OpenAI Gym para crear un entorno flexible de aprendizaje por refuerzo para juegos FPS. Los usuarios pueden definir escenarios, mapas y estructuras de recompensa personalizadas para entrenar agentes en tareas de navegación, detección de objetivos y disparo. Con marcos de observación, espacios de acción y facilidades de registro configurables, soporta bibliotecas populares de RL profundo como Stable Baselines y RLlib, permitiendo un seguimiento claro del rendimiento y la reproducibilidad de los experimentos.

CommNet es una biblioteca orientada a la investigación que implementa la arquitectura CommNet, permitiendo que múltiples agentes compartan estados ocultos en cada paso temporal y aprendan a coordinar acciones en entornos cooperativos. Incluye definiciones de modelos en PyTorch, scripts de entrenamiento y evaluación, envoltorios para entornos OpenAI Gym y utilidades para personalizar canales de comunicación, conteo de agentes y profundidades de red. Investigadores y desarrolladores pueden usar CommNet para prototipar y evaluar estrategias de comunicación entre agentes en tareas de navegación, persecución-salvación y recolección de recursos.