Vanilla Agents es un marco liviano basado en PyTorch que proporciona implementaciones modulares y extensibles de agentes de aprendizaje por refuerzo fundamentales. Soporta algoritmos como DQN, Double DQN, PPO y A2C, con envoltorios de entorno en plug-in compatibles con OpenAI Gym. Los usuarios pueden configurar hiperparámetros, registrar métricas de entrenamiento, guardar puntos de control y visualizar curvas de aprendizaje. La base de código está organizada para la claridad, siendo ideal para prototipado de investigación, uso educativo y benchmarking de nuevas ideas en RL.

MADDPG-Keras ofrece un marco completo para la investigación en aprendizaje por refuerzo multiagente al implementar el algoritmo MADDPG en Keras. Admite espacios de acción continuos, múltiples agentes y entornos estándar de OpenAI Gym. Los investigadores y desarrolladores pueden configurar arquitecturas de redes neuronales, hiperparámetros de entrenamiento y funciones de recompensa, luego lanzar experimentos con registros integrados y puntos de control para acelerar el aprendizaje de políticas multiagente y la evaluación comparativa.