Patrolling-Zoo ofrece un marco flexible que permite a los usuarios crear y experimentar con tareas de patrulla multi-agente en Python. La biblioteca incluye una variedad de entornos basados en cuadrícula y en gráfico, simulando escenarios de vigilancia, monitoreo y cobertura. Los usuarios pueden configurar el número de agentes, el tamaño del mapa, la topología, las funciones de recompensa y los espacios de observación. Gracias a la compatibilidad con PettingZoo y las API de Gym, soporta una integración fluida con algoritmos populares de aprendizaje por refuerzo. Este entorno facilita el benchmarking y la comparación de técnicas MARL en configuraciones coherentes. Al proporcionar escenarios estándar y herramientas para crear otros nuevos, Patrolling-Zoo acelera la investigación en robótica autónoma, vigilancia de seguridad, operaciones de búsqueda y rescate, y cobertura eficiente de áreas utilizando estrategias de coordinación multi-agente.

Aeiva es una plataforma centrada en desarrolladores que permite crear, desplegar y evaluar agentes AI autónomos en entornos de simulación flexibles. Cuenta con un motor basado en plugins para definir entornos, APIs sencillas para personalizar los ciclos de decisión de los agentes y métricas integradas para análisis de rendimiento. El framework soporta integración con OpenAI Gym, PyTorch y TensorFlow, además de una interfaz web en tiempo real para monitorear simulaciones en vivo. Las herramientas de benchmarking de Aeiva te permiten organizar torneos de agentes, registrar resultados y visualizar comportamientos para ajustar estrategias y acelerar la investigación en IA multiagente.

Mava es una biblioteca de código abierto basada en JAX para desarrollar, entrenar y evaluar sistemas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Ofrece implementaciones preconstruidas de algoritmos cooperativos y competitivos como MAPPO y MADDPG, junto con bucles de entrenamiento configurables que soportan flujos de trabajo en un solo nodo y distribuidos. Los investigadores pueden importar entornos desde PettingZoo o definir entornos personalizados, y luego usar los componentes modulares de Mava para optimización de políticas, gestión de búferes de repetición y registro de métricas. La arquitectura flexible del marco permite integrar nuevos algoritmos, espacios de observación personalizados y estructuras de recompensa. Aprovechando las capacidades de auto-vectorización y aceleración de hardware de JAX, Mava garantiza experimentos eficientes a gran escala y comparación reproducible en diversos escenarios multiagente.

MGym es un marco especializado para crear y gestionar entornos de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL) en Python. Permite a los usuarios definir escenarios complejos con múltiples agentes, cada uno con espacios de observación y acción personalizables, funciones de recompensa y reglas de interacción. MGym soporta modos de ejecución sincrónica y asincrónica, proporcionando simulaciones de agentes en paralelo y por turnos. Con una API similar a Gym, MGym se integra perfectamente con bibliotecas RL populares como Stable Baselines, RLlib y PyTorch. Incluye módulos de utilidad para evaluación de entornos, visualización de resultados y análisis de rendimiento, facilitando una evaluación sistemática de algoritmos MARL. Su arquitectura modular permite prototipar rápidamente tareas cooperativas, competitivas o de agentes mixtos, empoderando a investigadores y desarrolladores para acelerar la experimentación y la investigación en MARL.

MultiAgentSystems está diseñado para simplificar el proceso de construir y evaluar aplicaciones de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). La plataforma incluye implementaciones de algoritmos de vanguardia como MADDPG, QMIX, VDN, además de entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada. Incluye envoltorios modulares de entornos compatibles con OpenAI Gym, protocolos de comunicación para interacción entre agentes y utilidades de registro para rastrear métricas como la forma del premio y tasas de convergencia. Los investigadores pueden personalizar arquitecturas de agentes, ajustar hiperparámetros y simular escenarios como navegación cooperativa, asignación de recursos y juegos adversarios. Con soporte integrado para PyTorch, aceleración GPU e integración con TensorBoard, MultiAgentSystems acelera la experimentación y evaluación comparativa en dominios multiagente colaborativos y competitivos.

En su núcleo, RxAgent-Zoo es un framework RL reactivo que trata eventos de datos de entornos, buffers de repetición y bucles de entrenamiento como flujos observables. Los usuarios pueden encadenar operadores para preprocesar observaciones, actualizar redes y registrar métricas de manera asíncrona. La biblioteca ofrece soporte para entornos paralelos, planificadores configurables y la integración con los estándares de Gym y Atari. Una API de plug-and-play permite cambiar componentes de agentes sin problemas, facilitando la investigación reproducible, la experimentación rápida y flujos de trabajo de entrenamiento escalables.

SeeAct está diseñado para capacitar a agentes visión-lenguaje con una pipeline de dos etapas: un módulo de planificación impulsado por grandes modelos de lenguaje genera subobjetivos basados en escenas observadas, y un módulo de ejecución traduce estos subobjetivos en acciones específicas del entorno. Una columna vertebral de percepción extrae características de objetos y escenas de imágenes o simulaciones. La arquitectura modular permite reemplazar fácilmente planificadores o redes de percepción y soporta evaluación en AI2-THOR, Habitat y entornos personalizados. SeeAct acelera la investigación en IA embebida interactiva ofreciendo descomposición de tareas de extremo a extremo, acoplamiento y ejecución.

RoboCup Rescue Agent Simulation es un framework de código abierto que modela entornos urbanos donde múltiples agentes impulsados por IA colaboran para localizar y rescatar víctimas. Ofrece interfaces para navegación, mapeo, comunicación e integración de sensores. Los usuarios pueden programar estrategias personalizadas, ejecutar experimentos en lote y visualizar métricas de rendimiento de los agentes. La plataforma soporta configuración de escenarios, registros y análisis de resultados para acelerar la investigación en sistemas multi-agentes y algoritmos de respuesta a desastres.

BabyAGI UI proporciona una interfaz frontal sencilla basada en navegador para el agente autónomo de código abierto BabyAGI. Los usuarios ingresan un objetivo general y una tarea inicial; el sistema aprovecha grandes modelos de lenguaje para generar tareas subsiguientes, priorizarlas en función de su relevancia para el objetivo principal y ejecutar cada paso. Durante todo el proceso, BabyAGI UI mantiene un historial de tareas completadas, muestra los resultados de cada ejecución y actualiza dinámicamente la cola de tareas. Los usuarios pueden ajustar parámetros como tipo de modelo, retención de memoria y límites de ejecución, alcanzando un equilibrio entre automatización y control en flujos de trabajo autodirigidos.

HyperBrowser transforma la navegación web estándar incorporando capacidades de IA generativa en cada interacción en línea. Los usuarios pueden seleccionar cualquier texto en una página web y recibir inmediatamente resúmenes concisos o explicaciones detalladas, hacer preguntas en lenguaje natural para extraer información específica, y generar automáticamente informes o borradores de contenido. Las herramientas integradas de extracción de tablas y datos permiten una adquisición fluida de conjuntos de datos estructurados, mientras que la asistencia de código integrada apoya a los desarrolladores generando fragmentos y depurando. La extensión también permite conversaciones con chatbots, resúmenes de PDFs, y flujos de trabajo personalizables para automatizar tareas repetitivas como completar formularios o monitorear redes sociales. Al unificar múltiples funciones de IA en una interfaz, HyperBrowser acelera la investigación, análisis y creación de contenido, haciendo la navegación web más inteligente y productiva.