Un entorno de aprendizaje por refuerzo multiagente que simula robots aspiradores colaborando para navegar y limpiar escenarios dinámicos basados en cuadrículas.
VacuumWorld es una plataforma de simulación de código abierto diseñada para facilitar el desarrollo y la evaluación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente. Proporciona entornos basados en cuadrícula donde agentes virtuales de aspiradoras operan para detectar y eliminar manchas de suciedad en diseños personalizables. Los usuarios pueden ajustar parámetros como tamaño de cuadrícula, distribución de suciedad, ruido estocástico en movimiento y estructuras de recompensa para modelar diferentes escenarios. El marco incluye soporte integrado para protocolos de comunicación entre agentes, paneles de visualización en tiempo real y utilidades de registro para el seguimiento del rendimiento. Con API de Python simples, investigadores pueden integrar rápidamente sus algoritmos RL, comparar estrategias cooperativas o competitivas y realizar experimentos reproducibles, haciendo que VacuumWorld sea ideal para investigación académica y docencia.
Características principales de VacuumWorld
Entorno multiagente basado en cuadrícula
Parámetros de mapa personalizables
Soporte para dinámica estocástica
Interfaces de comunicación entre agentes
Visualización en tiempo real
Recolecta de logs y métricas
Pros y Contras de VacuumWorld
Desventajas
Limitado a entornos simplificados basados en cuadrícula que pueden no representar completamente la complejidad del mundo real.
No hay información disponible sobre aplicaciones comerciales o precios.
Carece de un amplio soporte comunitario o integración con frameworks populares de IA.
Ventajas
Proporciona un entorno controlado para la investigación y desarrollo de agentes de IA.
Admite la experimentación con múltiples técnicas de IA como planificación y aprendizaje por refuerzo.
Facilita la investigación académica simulando tareas basadas en agentes en un mundo virtual simplificado.
Aeiva es una plataforma centrada en desarrolladores que permite crear, desplegar y evaluar agentes AI autónomos en entornos de simulación flexibles. Cuenta con un motor basado en plugins para definir entornos, APIs sencillas para personalizar los ciclos de decisión de los agentes y métricas integradas para análisis de rendimiento. El framework soporta integración con OpenAI Gym, PyTorch y TensorFlow, además de una interfaz web en tiempo real para monitorear simulaciones en vivo. Las herramientas de benchmarking de Aeiva te permiten organizar torneos de agentes, registrar resultados y visualizar comportamientos para ajustar estrategias y acelerar la investigación en IA multiagente.