MARL-DPP es un marco de código abierto que permite el aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL) con diversidad impuesta mediante Procesos Determinantales (DPP). Los enfoques MARL tradicionales suelen sufrir de convergencia de políticas hacia comportamientos similares; MARL-DPP aborda esto incorporando medidas basadas en DPP para fomentar que los agentes mantengan distribuciones de acciones diversas. El kit de herramientas proporciona código modular para integrar DPP en objetivos de entrenamiento, muestreo de políticas y gestión de exploración. Incluye integración lista para usar con entornos estándar como OpenAI Gym y el Entorno de Partículas Multi-Agente (MPE), además de utilidades para gestión de hiperparámetros, registro y visualización de métricas de diversidad. Los investigadores pueden evaluar el impacto de las restricciones de diversidad en tareas cooperativas, asignación de recursos y juegos competitivos. Su diseño extensible soporta entornos personalizados y algoritmos avanzados, facilitando la exploración de variantes nuevas de MARL-DPP.

Multi-Agent Miners ofrece un entorno de mundo en cuadrícula donde varios agentes mineros autónomos navegan, excavan y recogen recursos interactuando entre sí. Soporta tamaños de mapa configurables, número de agentes y estructuras de recompensa, permitiendo crear escenarios competitivos o cooperativos. El marco se integra con bibliotecas RL populares mediante PettingZoo, proporcionando APIs estandarizadas para funciones de reinicio, paso y renderizado. Los modos de visualización y soporte de registro ayudan a analizar comportamientos y resultados, siendo ideal para investigación, educación y benchmarking de algoritmos en aprendizaje por refuerzo multiagente.

El entorno de drones multiagente es un paquete de Python que ofrece una simulación multiagente configurable para enjambres de UAV, basado en OpenAI Gym y PyBullet. Los usuarios definen múltiples agentes drones con modelos cinemáticos y dinámicos para explorar tareas cooperativas como vuelo en formación, seguimiento de objetivos y evitación de obstáculos. El entorno soporta configuración modular de tareas, detección de colisiones realista y emulación de sensores, además de permitir funciones de recompensa y políticas descentralizadas personalizadas. Los desarrolladores pueden integrar sus propios algoritmos de aprendizaje por refuerzo, evaluar el rendimiento bajo diferentes escenarios y visualizar en tiempo real las trayectorias y métricas de los agentes. Su diseño de código abierto fomenta las contribuciones comunitarias, siendo ideal para investigación, enseñanza y prototipado avanzado de soluciones de control multiagente.

DeepMind MAS Environment es una biblioteca en Python que proporciona una interfaz estandarizada para construir y simular tareas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Permite a los usuarios configurar el número de agentes, definir los espacios de observación y acción, y personalizar las estructuras de recompensa. El marco soporta canales de comunicación entre agentes, registro de rendimiento y capacidades de renderizado. Los investigadores pueden integrar sin problemas DeepMind MAS Environment con bibliotecas RL populares como TensorFlow y PyTorch para evaluar nuevos algoritmos, probar protocolos de comunicación y analizar dominios de control discretos y continuos.

gym-multigrid ofrece una serie de entornos en cuadrícula personalizables diseñados para tareas de navegación y exploración en múltiples habitaciones en aprendizaje por refuerzo. Cada entorno consiste en habitaciones interconectadas pobladas de objetos, llaves, puertas y obstáculos. Los usuarios pueden ajustar programáticamente el tamaño de la cuadrícula, las configuraciones de las habitaciones y la colocación de objetos. La biblioteca soporta modos de observación completa o parcial, ofreciendo representaciones del estado en RGB o matriz. Las acciones incluyen movimiento, interacción con objetos y manipulación de puertas. Al integrarlo como entorno de Gym, los investigadores pueden aprovechar cualquier agente compatible con Gym para entrenar y evaluar algoritmos en tareas como rompecabezas de llaves y puertas, recuperación de objetos y planificación jerárquica. El diseño modular y las dependencias mínimas de gym-multigrid lo hacen ideal para evaluar nuevas estrategias de IA.