multiagent_envs ofrece un conjunto modular de entornos en Python diseñados para la investigación y desarrollo en aprendizaje por refuerzo multi-agente. Incluye escenarios como navegación cooperativa, depredador-presa, dilemas sociales y arenas competitivas. Cada entorno permite definir el número de agentes, características de observación, funciones de recompensa y dinámica de colisión. El framework se integra perfectamente con bibliotecas RL populares como Stable Baselines y RLlib, permitiendo bucles de entrenamiento vectorizados, ejecución paralela y registro sencillo. Los usuarios pueden extender escenarios existentes o crear otros nuevos mediante una API sencilla, acelerando la experimentación con algoritmos como MADDPG, QMIX y PPO en un entorno reproducible y consistente.

VMAS es un paquete de herramientas completo para construir y entrenar sistemas multi-agentes utilizando aprendizaje profundo por refuerzo. Soporta simulaciones paralelas en GPU de cientos de instancias de entornos, permitiendo recopilación de datos de alto rendimiento y entrenamiento escalable. VMAS incluye implementaciones de algoritmos MARL populares como PPO, MADDPG, QMIX y COMA, junto con interfaces modulares para políticas y entornos para prototipado rápido. El marco facilita entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada (CTDE), ofrece personalización del modelado de recompensas, espacios de observación y hooks de devolución de llamada para registro y visualización. Con su diseño modular, VMAS se integra perfectamente con modelos PyTorch y entornos externos, siendo ideal para investigación en tareas cooperativas, competitivas y de motivos mixtos en robótica, control de tráfico, asignación de recursos y escenarios de IA en juegos.