gym-llm amplía el ecosistema OpenAI Gym definiendo entornos textuales donde los agentes LLM interactúan mediante indicaciones y acciones. Cada entorno sigue las convenciones de step, reset y render de Gym, emitiendo observaciones en forma de texto y aceptando respuestas generadas por modelos como acciones. Los desarrolladores pueden crear tareas personalizadas especificando plantillas de indicaciones, cálculos de recompensa y condiciones de terminación, habilitando benchmarks sofisticados de toma de decisiones y diálogos. La integración con librerías RL, herramientas de registro y métricas de evaluación configurables facilita experimentos completos. Ya sea evaluando habilidades de resolución de puzzles, gestión de diálogos, o navegación en tareas estructuradas, gym-llm ofrece un marco estandarizado y reproducible para investigación y desarrollo de agentes lingüísticos avanzados.

En la práctica, LlamaSim te permite definir múltiples agentes impulsados por IA usando el modelo Llama, configurar escenarios de interacción y ejecutar simulaciones controladas. Puedes personalizar las personalidades de los agentes, la lógica de decisión y los canales de comunicación usando APIs Python sencillas. El marco gestiona automáticamente la construcción de prompts, el análisis de respuestas y el seguimiento del estado de la conversación. Registra todas las interacciones y ofrece métricas de evaluación integradas como coherencia de respuestas, tasa de finalización de tareas y latencia. Con su arquitectura de plugins, puedes integrar fuentes de datos externas, añadir funciones de evaluación personalizadas o extender las capacidades de los agentes. El núcleo ligero de LlamaSim lo hace adecuado para desarrollo local, pipelines CI o despliegues en la nube, facilitando investigación reproducible y validación de prototipos.

Multi-Agent Surveillance ofrece un marco de simulación flexible donde múltiples agentes IA actúan como depredadores o evasores en un mundo de cuadrícula discreto. Los usuarios pueden configurar parámetros del entorno como dimensiones de la cuadrícula, número de agentes, radios de detección y estructuras de recompensa. El repositorio incluye clases en Python para comportamiento de agentes, scripts de generación de escenarios, visualización incorporada mediante matplotlib y una integración fluida con bibliotecas populares de aprendizaje por refuerzo. Esto facilita la creación de referencias para la coordinación multi-agente, desarrollo de estrategias de vigilancia personalizadas y realización de experimentos reproducibles.