multiagent-env es una biblioteca de Python de código abierto diseñada para simplificar la creación y evaluación de entornos de aprendizaje por refuerzo multiagente. Los usuarios pueden definir escenarios tanto cooperativos como adversariales especificando la cantidad de agentes, espacios de acción y observación, funciones de recompensa y la dinámica del entorno. Soporta visualización en tiempo real, renderizado configurable y fácil integración con marcos RL basados en Python como Stable Baselines y RLlib. El diseño modular permite prototipar rápidamente nuevos escenarios y comparar de manera sencilla algoritmos multiagente.

MultiAgentes ofrece una arquitectura modular para definir entornos y agentes, soportando interacciones multiagente síncronas y asíncronas. Incluye clases base para entornos y agentes, escenarios predefinidos para tareas cooperativas y competitivas, herramientas para personalizar funciones de recompensa y APIs para comunicación entre agentes y compartición de observaciones. Utilidades de visualización permiten monitorización en tiempo real de comportamientos de agentes, mientras que módulos de registro guardan métricas de rendimiento para análisis. El marco se integra perfectamente con bibliotecas RL compatibles con Gym, permitiendo entrenar agentes con algoritmos existentes. MultiAgentes está diseñado para extensibilidad, permitiendo a desarrolladores agregar nuevos modelos de entornos, tipos de agentes y protocolos de comunicación para diversas aplicaciones de investigación y educativas.