MADDPG-Keras ofrece un marco completo para la investigación en aprendizaje por refuerzo multiagente al implementar el algoritmo MADDPG en Keras. Admite espacios de acción continuos, múltiples agentes y entornos estándar de OpenAI Gym. Los investigadores y desarrolladores pueden configurar arquitecturas de redes neuronales, hiperparámetros de entrenamiento y funciones de recompensa, luego lanzar experimentos con registros integrados y puntos de control para acelerar el aprendizaje de políticas multiagente y la evaluación comparativa.

PommerLearn permite a investigadores y desarrolladores entrenar bots RL multi-agente en el entorno de juego Pommerman. Incluye implementaciones listas para usar de algoritmos populares (PPO, DQN), archivos de configuración flexibles para hiperparámetros, registro automático y visualización de métricas de entrenamiento, guardado de modelos y scripts de evaluación. Su arquitectura modular facilita la extensión con nuevos algoritmos, la personalización de entornos y la integración con bibliotecas ML estándar como PyTorch.

CybMASDE permite a investigadores y desarrolladores construir, configurar y ejecutar simulaciones multiagente con aprendizaje por refuerzo profundo. Los usuarios pueden crear escenarios personalizados, definir roles de agentes y funciones de recompensa, y conectar algoritmos RL estándar o personalizados. El marco incluye servidores de entorno, interfaces de agentes en red, recolectores de datos y utilidades de renderizado. Soporta entrenamiento paralelo, monitoreo en tiempo real y guardado de modelos. La arquitectura modular de CybMASDE facilita la integración sin problemas de nuevos agentes, espacios de observación y estrategias de entrenamiento, acelerando experimentos en control cooperativo, comportamiento de enjambre, asignación de recursos y otros casos de uso multiagente.