Mean-Field MARL proporciona un marco robusto en Python para implementar y evaluar algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente de campo medio. Aproxima las interacciones en gran escala modelando el efecto medio de los vecinos mediante Q-learning de campo medio. La biblioteca incluye envoltorios de entornos, módulos de políticas de agentes, bucles de entrenamiento y métricas de evaluación, permitiendo entrenamiento escalable en cientos de agentes. Construido sobre PyTorch para aceleración GPU, soporta entornos personalizables como Particle World y Gridworld. Su diseño modular permite facilitar la extensión con nuevos algoritmos, mientras que las herramientas integradas de registro y visualización basadas en Matplotlib monitorean recompensas, curvas de pérdida y distribuciones de campo medio. Scripts de ejemplo y documentación guían a los usuarios en la configuración, experimentación y análisis de resultados, haciendo que sea ideal tanto para investigación como para prototipado de sistemas multiagente a gran escala.

El aprendizaje por refuerzo multiagente de alaamoheb es una biblioteca de código abierto completa diseñada para facilitar el desarrollo, entrenamiento y evaluación de múltiples agentes actuando en entornos compartidos. Incluye implementaciones modulares de algoritmos basados en valor y política, como DQN, PPO, MADDPG y más. El repositorio soporta integración con OpenAI Gym, Unity ML-Agents y StarCraft Multi-Agent Challenge, permitiendo a los usuarios experimentar tanto en escenarios de investigación como en escenarios inspirados en el mundo real. Con configuraciones de experimentos YAML, utilidades de registro y herramientas de visualización, los profesionales pueden monitorear curvas de aprendizaje, ajustar hiperparámetros y comparar diferentes algoritmos. Este marco acelera la experimentación en tareas multiagente cooperativas, competitivas y mixtas, facilitando la investigación reproducible y la comparación de resultados.