Jason-RL añade una capa de aprendizaje por refuerzo al marco multiagente de Jason, permitiendo que los agentes AgentSpeak BDI aprendan políticas de selección de acciones mediante retroalimentación de recompensas. Implementa algoritmos Q-learning y SARSA, soporta la configuración de parámetros de aprendizaje (tasa de aprendizaje, factor de descuento, estrategia de exploración) y registra métricas de entrenamiento. Al definir funciones de recompensa en los planes de agentes y ejecutar simulaciones, los desarrolladores pueden observar cómo los agentes mejoran su toma de decisiones con el tiempo y se adaptan a entornos cambiantes sin codificación manual de políticas.

MADDPG escalable es un marco orientado a la investigación para el aprendizaje por refuerzo multiagente, ofreciendo una implementación escalable del algoritmo MADDPG. Cuenta con críticos centralizados durante el entrenamiento y actores independientes en tiempo de ejecución para estabilidad y eficiencia. La biblioteca incluye scripts Python para definir entornos personalizados, configurar arquitecturas de red y ajustar hiperparámetros. Los usuarios pueden entrenar múltiples agentes en paralelo, monitorear métricas y visualizar las curvas de aprendizaje. Se integra con entornos similares a OpenAI Gym y soporta aceleración GPU vía TensorFlow. Gracias a sus componentes modulares, MADDPG escalable permite experimentos flexibles en tareas multiagente cooperativas, competitivas o mixtas, facilitando prototipado rápido y benchmarking.