Jason-RL añade una capa de aprendizaje por refuerzo al marco multiagente de Jason, permitiendo que los agentes AgentSpeak BDI aprendan políticas de selección de acciones mediante retroalimentación de recompensas. Implementa algoritmos Q-learning y SARSA, soporta la configuración de parámetros de aprendizaje (tasa de aprendizaje, factor de descuento, estrategia de exploración) y registra métricas de entrenamiento. Al definir funciones de recompensa en los planes de agentes y ejecutar simulaciones, los desarrolladores pueden observar cómo los agentes mejoran su toma de decisiones con el tiempo y se adaptan a entornos cambiantes sin codificación manual de políticas.

MAGAIL implementa una extensión multi-agente del aprendizaje por imitación adversarial generativa, permitiendo a grupos de agentes aprender comportamientos coordinados a partir de demostraciones de expertos. Construido en Python con soporte para PyTorch (o variantes TensorFlow), MAGAIL consiste en módulos de política (generador) y discriminador entrenados en un bucle adversarial. Los agentes generan trayectorias en entornos como OpenAI Multi-Agent Particle Environment o PettingZoo, que el discriminador evalúa para verificar su autenticidad en comparación con datos de expertos. Mediante actualizaciones iterativas, las redes de políticas convergen hacia estrategias similares a las de los expertos sin funciones de recompensa explícitas. El diseño modular de MAGAIL permite personalizar arquitecturas de red, ingestión de datos de expertos, integración de entornos y hiperparámetros de entrenamiento. Además, la programación y visualización en TensorBoard facilitan el monitoreo y análisis del progreso del aprendizaje multi-agente y los puntos de referencia de rendimiento.