CrewAI-Learning es una biblioteca de código abierto diseñada para agilizar proyectos de aprendizaje por refuerzo multiagente. Ofrece estructura de entornos, definiciones modulares de agentes, funciones de recompensa personalizables y un conjunto de algoritmos incorporados como DQN, PPO y A3C adaptados para tareas colaborativas. Los usuarios pueden definir escenarios, gestionar ciclos de entrenamiento, registrar métricas y visualizar resultados. El marco admite configuración dinámica de equipos de agentes y estrategias de compartición de recompensas, facilitando el prototipado, la evaluación y la optimización de soluciones de IA cooperativa en diversas áreas.

MARO (Multi-Agent Resource Optimization) es un marco basado en Python diseñado para apoyar el desarrollo y evaluación de agentes de aprendizaje por refuerzo multi-agente en escenarios de cadena de suministro, logística y gestión de recursos. Incluye plantillas para gestión de inventarios, planificación de camiones, cross-docking, alquiler de contenedores y más. MARO ofrece una API unificada de agentes, rastreadores integrados para registro de experimentos, capacidades de simulación paralela para entrenamiento a gran escala y herramientas de visualización para análisis de rendimiento. La plataforma es modular, extensible e integra bibliotecas RL populares, facilitando investigaciones reproducibles y creación rápida de prototipos de soluciones de optimización basadas en IA.