ANAC-agents es un marco basado en Python que centraliza múltiples implementaciones de agentes de negociación para la Competencia de Agentes de Negociación Automatizados (ANAC). Cada agente en el repositorio implementa distintas estrategias para modelado de utilidad, generación de propuestas, tácticas de concesión y criterios de aceptación, facilitando estudios comparativos y prototipado rápido. Los usuarios pueden definir dominios de negociación con issues y perfiles de preferencias personalizados, y luego simular negociaciones bilaterales o competencias en formato torneo entre agentes. El conjunto de herramientas incluye scripts de configuración, métricas de evaluación y utilidades de registro para analizar la dinámica de negociación. Investigadores y desarrolladores pueden ampliar los agentes existentes, probar algoritmos novedosos o integrar módulos de aprendizaje externo, acelerando la innovación en negociación automática y toma de decisiones estratégicas bajo información incompleta.

Gym-Recsys es una caja de herramientas que envuelve tareas de recomendación en entornos OpenAI Gym, permitiendo que algoritmos de aprendizaje por refuerzo interactúen paso a paso con matrices de usuario-ítem simuladas. Proporciona generadores de comportamiento de usuario sintético, soporta cargar conjuntos de datos populares y entrega métricas estándar como Precision@K y NDCG. Los usuarios pueden personalizar funciones de recompensa, modelos de usuario y pools de ítems para experimentar con diferentes estrategias de recomendación basadas en RL de manera reproducible.

En su núcleo, Gomoku Battle proporciona un entorno de simulación robusto donde los agentes de IA siguen un protocolo basado en JSON para recibir actualizaciones del estado del tablero y enviar decisiones de movimiento. Los desarrolladores pueden integrar estrategias personalizadas implementando interfaces simples en Python, usando los bots de muestra como referencia. El gestor de torneos automatiza la programación de partidos de todos contra todos y eliminatorias, mientras que los registros detallados capturan métricas como tasas de victoria, tiempos por movimiento y historiales de juego. Los resultados pueden exportarse en CSV o JSON para análisis estadístico adicional. El marco soporta ejecución en paralelo para acelerar experimentos a gran escala y puede extenderse para incluir reglas personalizadas o pipelines de entrenamiento, siendo ideal para investigación, educación y desarrollo competitivo de IA.

Halite II es un marco de desafíos de código abierto que organiza partidas de estrategia por turnos entre bots escritos por usuarios. En cada turno, los agentes reciben un estado del mapa, emiten órdenes de movimiento y ataque, y compiten por controlar la mayor cantidad de territorio. La plataforma incluye un servidor de juegos, un analizador de mapas y una herramienta de visualización. Los desarrolladores pueden probar localmente, refinar heurísticas, optimizar el rendimiento bajo restricciones de tiempo y enviar sus bots a una tabla de clasificación en línea. El sistema soporta mejoras iterativas de bots, cooperación multi-agente y búsqueda de estrategias en un entorno estandarizado.

El repositorio Berkeley Pacman Projects ofrece una base de código Python modular donde los usuarios construyen y prueban agentes IA en un laberinto de Pacman. Guía a los aprendices a través de la búsqueda no informada e informada (DFS, BFS, A*), búsqueda adversarial multiactores (minimax, poda alfa-beta) y aprendizaje por refuerzo (Q-learning con extracción de características). Interfaces gráficas integradas visualizan el comportamiento de los agentes en tiempo real, mientras que los casos de prueba integrados y el autocalificador verifican la corrección. Al iterar sobre las implementaciones de algoritmos, los usuarios adquieren experiencia práctica en exploración del espacio de estados, diseño heurístico, razonamiento adversarial y aprendizaje basado en recompensas dentro de un marco de juego unificado.

DeepMind MAS Environment es una biblioteca en Python que proporciona una interfaz estandarizada para construir y simular tareas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Permite a los usuarios configurar el número de agentes, definir los espacios de observación y acción, y personalizar las estructuras de recompensa. El marco soporta canales de comunicación entre agentes, registro de rendimiento y capacidades de renderizado. Los investigadores pueden integrar sin problemas DeepMind MAS Environment con bibliotecas RL populares como TensorFlow y PyTorch para evaluar nuevos algoritmos, probar protocolos de comunicación y analizar dominios de control discretos y continuos.

Mockaroni es una plataforma diseñada para generar datos de texto sintético personalizados que se parecen y se sienten como datos del mundo real. Los datos generados se pueden usar para diversas aplicaciones, como el entrenamiento de modelos de IA y aprendizaje automático, pruebas de algoritmos, entre otros. Con plantillas personalizables y algoritmos de generación avanzados, Mockaroni garantiza que sus modelos estén bien preparados para escenarios de datos del mundo real, mejorando su eficiencia y efectividad.