Immersim AI es una plataforma de juego de rol de vanguardia diseñada para liberar la creatividad en la narración. Los usuarios pueden crear y explorar universos y escenarios infinitos, interactuando con personajes en narrativas dinámicas. Ya seas un narrador, un jugador, o simplemente alguien a quien le encantan las experiencias inmersivas, Immersim AI te permite dar forma a la narrativa mientras participas en un mundo interactivo que evoluciona con la entrada del usuario, enriqueciendo así la experiencia.

multi_agent_celar está diseñado como una plataforma de IA modular que permite la comunicación mediante lenguaje emergente entre múltiples agentes inteligentes en entornos simulados. Los usuarios pueden definir comportamientos de agentes a través de archivos de política, configurar parámetros del entorno, y lanzar sesiones de entrenamiento coordinadas donde los agentes evolucionan sus propios protocolos de comunicación para resolver tareas cooperativas. El marco incluye scripts de evaluación, herramientas de visualización y soporte para experimentos escalables, siendo ideal para investigación en colaboración multi-agente, lenguaje emergente y procesos de toma de decisiones.

El Sistema de Búsqueda y Rescate basado en múltiples agentes en ROS es un marco robótico que aprovecha ROS para desplegar múltiples agentes autónomos para realizar operaciones coordinadas de búsqueda y rescate. Cada agente utiliza sensores a bordo y tópicos ROS para cartografía en tiempo real, evitación de obstáculos y detección de objetivos. Un coordinador central asigna tareas de manera dinámica según el estado del agente y los retroalimentaciones del entorno. El sistema puede ejecutarse en Gazebo o en robots reales, permitiendo a investigadores y desarrolladores probar y mejorar la cooperación entre robots, los protocolos de comunicación y la planificación adaptativa de misiones en condiciones realistas.

Este proyecto de código abierto brinda un marco completo de aprendizaje por refuerzo multi-agente construido sobre PyTorch y Unity ML-Agents. Incluye algoritmos DDPG descentralizados, envoltorios de entornos y scripts de entrenamiento. Los usuarios pueden configurar políticas de agentes, redes críticas, buffers de reproducción y trabajadores de entrenamiento en paralelo. Los hooks de registro permiten monitoreo con TensorBoard, mientras que una estructura modular soporta funciones de recompensa y parámetros de entorno personalizables. El repositorio incluye escenas de ejemplo en Unity demostrando tareas de navegación colaborativa, ideal para ampliar y evaluar escenarios multi-agente en simulaciones.