Este repositorio proporciona una suite completa de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente, incluyendo MADDPG, DDPG, PPO y más, integrados con benchmarks estándar como el Entorno de Partículas Multi-Agente y OpenAI Gym. Incluye wrappers de entornos personalizables, scripts de entrenamiento configurables, registro en tiempo real y métricas de evaluación del rendimiento. Los usuarios pueden ampliar fácilmente los algoritmos, adaptarlos a tareas personalizadas y comparar políticas en entornos cooperativos y adversarios con mínima configuración.

MultiAgentSystems está diseñado para simplificar el proceso de construir y evaluar aplicaciones de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). La plataforma incluye implementaciones de algoritmos de vanguardia como MADDPG, QMIX, VDN, además de entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada. Incluye envoltorios modulares de entornos compatibles con OpenAI Gym, protocolos de comunicación para interacción entre agentes y utilidades de registro para rastrear métricas como la forma del premio y tasas de convergencia. Los investigadores pueden personalizar arquitecturas de agentes, ajustar hiperparámetros y simular escenarios como navegación cooperativa, asignación de recursos y juegos adversarios. Con soporte integrado para PyTorch, aceleración GPU e integración con TensorBoard, MultiAgentSystems acelera la experimentación y evaluación comparativa en dominios multiagente colaborativos y competitivos.

AutoDRIVE Cooperative MARL es un marco alojado en GitHub que combina el simulador de conducción urbana AutoDRIVE con algoritmos adaptables de aprendizaje por refuerzo multi-agente. Incluye scripts de entrenamiento, envoltorios de entorno, métricas de evaluación y herramientas de visualización para desarrollar y evaluar políticas de conducción cooperativa. Los usuarios pueden configurar los espacios de observación de los agentes, funciones de recompensa y hiperparámetros de entrenamiento. El repositorio soporta extensiones modulares, permitiendo definiciones personalizadas de tareas, aprendizaje por currículo y seguimiento del rendimiento para la investigación en coordinación de vehículos autónomos.