AgentSimulation es una biblioteca de Python de código abierto construida sobre Pygame para simular múltiples agentes autónomos en un entorno 2D. Permite a los usuarios configurar propiedades del agente, comportamientos de dirección (buscar, huir, deambular), detección de colisiones, búsqueda de rutas y reglas interactivas. Con renderizado en tiempo real y diseño modular, admite prototipado rápido, simulaciones educativas y pequeñas investigaciones en bioinspiración y comportamiento multiagente.

El Marco de Simulación de Agentes LLM permite diseñar, ejecutar y analizar entornos simulados donde agentes autónomos interactúan mediante grandes modelos de lenguaje. Los usuarios pueden registrar múltiples instancias de agentes, asignar instrucciones y roles personalizables, y especificar canales de comunicación como paso de mensajes o estado compartido. El marco coordina ciclos de simulación, recopila registros y calcula métricas como frecuencia de turnos, latencia de respuesta y tasas de éxito. Soporta integración sin problemas con OpenAI, Hugging Face y LLM locales. Los investigadores pueden crear escenarios complejos — negociaciones, asignación de recursos o resolución colaborativa de problemas — para observar comportamientos emergentes. La arquitectura de plugins extensible permite añadir nuevos comportamientos de agentes, restricciones del entorno o módulos de visualización, fomentando experimentos reproducibles.

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.

La Simulación Multi Agente ofrece una API flexible para definir clases de Agentes con sensores, actuadores y lógica de decisión personalizables. Los usuarios configuran entornos con obstáculos, recursos y protocolos de comunicación, y luego ejecutan bucles de simulación basados en pasos o en tiempo real. La integración incorporada de registro, programación de eventos y Matplotlib ayuda a seguir los estados de los agentes y a visualizar los resultados. El diseño modular permite extender fácilmente con nuevos comportamientos, entornos y optimizaciones de rendimiento, haciéndola ideal para investigación académica, propósitos educativos y prototipado de escenarios multiagente.

NavGround Learning proporciona una caja de herramientas completa para desarrollar y evaluar agentes de aprendizaje por refuerzo en tareas de navegación. Soporta simulaciones multi-agente, modelado de colisiones, y sensores y actuadores personalizables. Los usuarios pueden elegir entre plantillas de políticas predefinidas o implementar arquitecturas personalizadas, entrenar con algoritmos RL de última generación y visualizar métricas de rendimiento. Su integración con OpenAI Gym y Stable Baselines3 simplifica la gestión de experimentos, mientras que las herramientas de registro y visualización integradas permiten un análisis profundo del comportamiento del agente y la dinámica de entrenamiento.