La Simulación de Inspección Multi-Agente proporciona un marco completo para simular y entrenar múltiples agentes autónomos para realizar tareas de inspección en cooperación dentro de entornos Unity 3D. Se integra con el conjunto de herramientas Unity ML-Agents, ofreciendo escenas configurables con objetivos de inspección, funciones de recompensa ajustables y parámetros de comportamiento de los agentes. Los investigadores pueden crear entornos personalizados, definir el número de agentes y establecer planes de entrenamiento mediante APIs en Python. El paquete soporta sesiones de entrenamiento en paralelo, registro en TensorBoard y observaciones personalizables, incluyendo raycasts, feeds de cámaras y datos de posición. Al ajustar hiperparámetros y la complejidad del entorno, los usuarios pueden realizar benchmarks de algoritmos de aprendizaje por refuerzo en métricas de cobertura, eficiencia y coordinación. La base de código de código abierto fomenta extensiones para prototipado de robótica, investigación en IA cooperativa y demostraciones educativas en sistemas multi-agente.

MADDPG escalable es un marco orientado a la investigación para el aprendizaje por refuerzo multiagente, ofreciendo una implementación escalable del algoritmo MADDPG. Cuenta con críticos centralizados durante el entrenamiento y actores independientes en tiempo de ejecución para estabilidad y eficiencia. La biblioteca incluye scripts Python para definir entornos personalizados, configurar arquitecturas de red y ajustar hiperparámetros. Los usuarios pueden entrenar múltiples agentes en paralelo, monitorear métricas y visualizar las curvas de aprendizaje. Se integra con entornos similares a OpenAI Gym y soporta aceleración GPU vía TensorFlow. Gracias a sus componentes modulares, MADDPG escalable permite experimentos flexibles en tareas multiagente cooperativas, competitivas o mixtas, facilitando prototipado rápido y benchmarking.

Xona AI es una plataforma de diseño interior de vanguardia que utiliza inteligencia artificial para ofrecer soluciones de diseño a medida. Los usuarios pueden subir fotos de sus espacios y seleccionar entre una variedad de estilos y características para crear sus interiores de ensueño. La IA analiza las imágenes subidas y presenta sugerencias que satisfacen las necesidades estéticas y funcionales específicas del usuario. Este proceso simplificado permite visualizaciones y transformaciones rápidas, facilitando a los individuos lograr el aspecto deseado en menos tiempo y con menos esfuerzo.

MagicBlocks transforma la forma en que los usuarios crean y experimentan mundos virtuales con sus potentes herramientas impulsadas por IA. Este agente de IA simplifica el diseño de entornos 3D al automatizar tareas complejas, lo que lo hace accesible tanto para principiantes como para creadores experimentados. Los usuarios pueden manipular fácilmente elementos, personalizar entornos y visualizar sus ideas en tiempo real, asegurando un flujo de trabajo creativo fluido desde el concepto hasta la ejecución.

GPTRoom es una herramienta avanzada impulsada por IA diseñada para ayudar a las personas a crear impresionantes diseños de habitaciones con facilidad. Simplemente subiendo una foto de una habitación, los usuarios pueden explorar varios estilos de diseño, generar visualizaciones realistas y personalizar sus espacios según sus preferencias. Es una solución ideal para cualquiera que busque remodelar sus casas o esté buscando nuevas inspiraciones de diseño sin necesidad de habilidades arquitectónicas profesionales.

JasonEnvironments entrega una colección de módulos de entorno diseñados específicamente para el sistema multi-agente Jason. Cada módulo expone una interfaz estandarizada para que los agentes perciban, actúen e interactúen en escenarios diversos como persecución y evasión, búsqueda de recursos y tareas cooperativas. La biblioteca es fácil de integrar en proyectos Jason existentes: solo incluye el JAR, configura el entorno deseado en tu archivo de arquitectura de agentes y lanza la simulación. Los desarrolladores también pueden extender o personalizar parámetros y reglas para adaptarlos a sus necesidades de investigación o educativas.