NeuralABM es una biblioteca de código abierto en Python que aprovecha PyTorch para integrar redes neuronales en el modelado basado en agentes. Los usuarios pueden especificar arquitecturas de agentes como módulos neuronales, definir dinámicas del entorno y entrenar comportamientos de agentes mediante retropropagación en pasos de simulación. El framework soporta señales de recompensa personalizadas, aprendizaje por currículo y actualizaciones síncronas o asíncronas, permitiendo estudiar fenómenos emergentes. Con utilidades para registro, visualización y exportación de conjuntos de datos, investigadores y desarrolladores pueden analizar el rendimiento de los agentes, depurar modelos y iterar en el diseño de simulaciones. NeuralABM simplifica la combinación de aprendizaje por refuerzo con ABM para aplicaciones en ciencias sociales, economía, robótica y comportamientos de NPC en juegos impulsados por IA. Ofrece componentes modulares para personalizar entornos, soporta interacciones multi-agente y proporciona hooks para integrar conjuntos de datos externos o API en simulaciones del mundo real. El diseño abierto fomenta la reproducibilidad y colaboración mediante una configuración clara de experimentos y la integración con control de versiones.

Cove es un asistente de investigación impulsado por IA que se integra con tus herramientas favoritas de la web para ayudarte a investigar de manera más efectiva. Te permite hacer preguntas, resumir sitios web o PDFs y obtener respuestas instantáneas a artículos. Cove combina los mejores modelos de IA de Claude de Anthropic, ChatGPT de OpenAI, Meta y Perplexity para proporcionar contenido preciso y editable. Ya sea para investigación compleja o para organizar tus pensamientos visualmente, Cove puede asistirte en tu flujo de trabajo sin necesidad de integración especial. Corta y compara contenido, y deja que Cove sugiera nuevas ideas, asegurándote de que nunca te quedes atascado.

GridWorldEnvs ofrece una suite completa de entornos de mundos en cuadrícula para apoyar el diseño, prueba y evaluación de sistemas de aprendizaje por refuerzo y multi-agentes. Los usuarios pueden configurar fácilmente dimensiones de la cuadrícula, posiciones iniciales de los agentes, ubicaciones de objetivos, obstáculos, estructuras de recompensas y espacios de acción. La biblioteca incluye plantillas listas para usar como navegación clásica, evitación de obstáculos y tareas cooperativas, además de permitir la definición de escenarios personalizados mediante JSON o clases en Python. Integración fluida con la API de OpenAI Gym permite aplicar algoritmos RL estándar directamente. Además, soporta experimentos con un solo agente o múltiples agentes, herramientas de registro y visualización para seguir el rendimiento de los agentes.