RiskLab AI proporciona una biblioteca integral para la IA financiera, integrando tecnología de vanguardia con rigor académico para ofrecer soluciones de gestión de riesgos confiables y reproducibles. La plataforma incluye herramientas para investigación cuantitativa, análisis de datos y cooperación eficiente entre entornos de computación de alto rendimiento. Cada recurso está documentado con ejemplos de uso, asegurando que los usuarios puedan comenzar rápidamente y obtener información práctica. La misión de RiskLab AI es facilitar la aplicación práctica de la investigación académica en finanzas, permitiendo evaluaciones de riesgos robustas y la toma de decisiones informadas.

LifelongAgentBench está diseñado para simular entornos de aprendizaje continuo del mundo real, permitiendo a los desarrolladores probar agentes AI en una secuencia de tareas evolutivas. El framework ofrece una API plug-and-play para definir nuevos escenarios, cargar conjuntos de datos y configurar políticas de gestión de memoria. Módulos de evaluación integrados calculan métricas como transferencia hacia adelante, transferencia hacia atrás, tasa de olvido y rendimiento acumulado. Los usuarios pueden desplegar implementaciones base o integrar agentes propietarios, facilitando comparaciones directas bajo las mismas condiciones. Los resultados se exportan como informes estandarizados, presentando gráficos interactivos y tablas. La arquitectura modular soporta extensiones con cargadores de datos, métricas y plugins de visualización personalizados, permitiendo a investigadores e ingenieros adaptar la plataforma a diferentes ámbitos de aplicación.

multiagent_envs ofrece un conjunto modular de entornos en Python diseñados para la investigación y desarrollo en aprendizaje por refuerzo multi-agente. Incluye escenarios como navegación cooperativa, depredador-presa, dilemas sociales y arenas competitivas. Cada entorno permite definir el número de agentes, características de observación, funciones de recompensa y dinámica de colisión. El framework se integra perfectamente con bibliotecas RL populares como Stable Baselines y RLlib, permitiendo bucles de entrenamiento vectorizados, ejecución paralela y registro sencillo. Los usuarios pueden extender escenarios existentes o crear otros nuevos mediante una API sencilla, acelerando la experimentación con algoritmos como MADDPG, QMIX y PPO en un entorno reproducible y consistente.

CommNet es una biblioteca orientada a la investigación que implementa la arquitectura CommNet, permitiendo que múltiples agentes compartan estados ocultos en cada paso temporal y aprendan a coordinar acciones en entornos cooperativos. Incluye definiciones de modelos en PyTorch, scripts de entrenamiento y evaluación, envoltorios para entornos OpenAI Gym y utilidades para personalizar canales de comunicación, conteo de agentes y profundidades de red. Investigadores y desarrolladores pueden usar CommNet para prototipar y evaluar estrategias de comunicación entre agentes en tareas de navegación, persecución-salvación y recolección de recursos.

EthicalEvalMAS proporciona un entorno modular para evaluar sistemas multiagente en dimensiones éticas clave como justicia, autonomía, privacidad, transparencia y beneficencia. Los usuarios pueden generar escenarios personalizados o utilizar plantillas integradas, definir métricas a medida, ejecutar scripts de evaluación automatizados y visualizar resultados a través de herramientas de informes integradas. Su arquitectura extensible soporta la integración con plataformas MAS existentes y facilita la comparación ética reproducible para diferentes comportamientos de agentes.