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.

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.