Los agentes de aprendizaje por refuerzo para juegos PettingZoo son una biblioteca en Python que ofrece algoritmos listos para usar DQN, PPO y A2C para aprendizaje por refuerzo multiagente en entornos PettingZoo. Cuenta con scripts de entrenamiento y evaluación estandarizados, hiperparámetros configurables, registro integrado en TensorBoard y soporte tanto para juegos competitivos como cooperativos. Los investigadores y desarrolladores pueden clonar el repositorio, ajustar parámetros de entorno y algoritmo, ejecutar sesiones de entrenamiento y visualizar métricas para acelerar la experimentación y comparación en sus experimentos de RL multiagente.

AutoDRIVE Cooperative MARL es un marco de código abierto diseñado para entrenar y desplegar políticas de aprendizaje por refuerzo multiactores cooperativos para tareas de conducción autónoma. Se integra con simuladores realistas para modelar escenarios de tráfico como intersecciones, formación de convoy en autopistas y escenarios de fusión. El marco implementa entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada, permitiendo que los vehículos aprendan políticas compartidas que maximicen la eficiencia y seguridad del tráfico global. Los usuarios pueden configurar parámetros del entorno, escoger algoritmos MARL de referencia, visualizar el progreso del entrenamiento y evaluar la coordinación de los agentes.

PommerLearn permite a investigadores y desarrolladores entrenar bots RL multi-agente en el entorno de juego Pommerman. Incluye implementaciones listas para usar de algoritmos populares (PPO, DQN), archivos de configuración flexibles para hiperparámetros, registro automático y visualización de métricas de entrenamiento, guardado de modelos y scripts de evaluación. Su arquitectura modular facilita la extensión con nuevos algoritmos, la personalización de entornos y la integración con bibliotecas ML estándar como PyTorch.