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.

Acme es un marco basado en Python que simplifica el desarrollo y la evaluación de agentes de aprendizaje por refuerzo. Ofrece una colección de implementaciones predefinidas de agentes (por ejemplo, DQN, PPO, SAC), envoltorios de entornos, buffers de repetición y motores de ejecución distribuidos. Los investigadores pueden combinar componentes para prototipar nuevos algoritmos, monitorear métricas de entrenamiento con registro incorporado y aprovechar pipelines distribuidos escalables para experimentos a gran escala. Acme se integra con TensorFlow y JAX, soporta entornos personalizados mediante interfaces OpenAI Gym, y incluye utilidades para guardar, evaluar y configurar hiperparámetros.