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.