Acme es un marco basado en Python que simplifica el desarrollo y la evaluación de agentes de aprendizaje por refuerzo. Ofrece una colección de implementaciones predefinidas de agentes (por ejemplo, DQN, PPO, SAC), envoltorios de entornos, buffers de repetición y motores de ejecución distribuidos. Los investigadores pueden combinar componentes para prototipar nuevos algoritmos, monitorear métricas de entrenamiento con registro incorporado y aprovechar pipelines distribuidos escalables para experimentos a gran escala. Acme se integra con TensorFlow y JAX, soporta entornos personalizados mediante interfaces OpenAI Gym, y incluye utilidades para guardar, evaluar y configurar hiperparámetros.

Halite II es un marco de desafíos de código abierto que organiza partidas de estrategia por turnos entre bots escritos por usuarios. En cada turno, los agentes reciben un estado del mapa, emiten órdenes de movimiento y ataque, y compiten por controlar la mayor cantidad de territorio. La plataforma incluye un servidor de juegos, un analizador de mapas y una herramienta de visualización. Los desarrolladores pueden probar localmente, refinar heurísticas, optimizar el rendimiento bajo restricciones de tiempo y enviar sus bots a una tabla de clasificación en línea. El sistema soporta mejoras iterativas de bots, cooperación multi-agente y búsqueda de estrategias en un entorno estandarizado.

HoneyHive es una plataforma integral que proporciona herramientas de evaluación, prueba y observabilidad de IA, principalmente dirigida a equipos que construyen y mantienen aplicaciones GenAI. Permite a los desarrolladores probar, evaluar y realizar benchmarking de modelos, agentes y tuberías RAG automáticamente contra criterios de seguridad y rendimiento. Al agregar datos de producción, como trazas, evaluaciones y comentarios de usuarios, HoneyHive facilita la detección de anomalías, pruebas exhaustivas y mejoras iterativas en sistemas de IA, asegurando que estén listos para producción y sean fiables.

MARTI (Toolkit e Interfaz de Aprendizaje por Refuerzo Multiagente) es un marco orientado a la investigación que simplifica el desarrollo, evaluación y evaluación comparativa de algoritmos RL multiagente. Ofrece una arquitectura plug-and-play donde los usuarios pueden configurar entornos personalizados, políticas de agentes, estructuras de recompensas y protocolos de comunicación. MARTI se integra con bibliotecas de aprendizaje profundo populares, soporta aceleración GPU y entrenamiento distribuido, y genera registros y visualizaciones detalladas para análisis de rendimiento. El diseño modular del paquete permite la creación rápida de prototipos de enfoques novedosos y comparaciones sistemáticas con líneas base estándar, siendo ideal para investigaciones académicas y proyectos piloto en sistemas autónomos, robótica, IA de juegos y escenarios cooperativos multiagente.

ePH-MAPF proporciona un flujo de trabajo eficiente para calcular rutas sin colisiones para decenas a centenas de agentes en mapas basados en cuadrícula. Utiliza heurísticas priorizadas, técnicas de búsqueda incremental y métricas de coste personalizables (Manhattan, Euclidiana) para equilibrar velocidad y calidad de la solución. Los usuarios pueden seleccionar diferentes funciones heurísticas, integrar la biblioteca en sistemas de robótica basados en Python, y evaluar el rendimiento en escenarios estándar de MAPF. El código es modular y bien documentado, permitiendo a investigadores y desarrolladores extenderlo para obstáculos dinámicos o entornos especializados.

Los LLMs proporcionan una abstracción unificada para diversos modelos de lenguaje de código abierto y alojados, permitiendo a los desarrolladores cargar y ejecutar modelos a través de una única interfaz. Soporta descubrimiento de modelos, gestión de solicitudes y pipelines, procesamiento en lotes y control granular sobre tokens, temperatura y streaming. Los usuarios pueden cambiar fácilmente entre backends de CPU y GPU, integrarse con hosts de modelos locales o remotos y almacenar en caché las respuestas para mejorar el rendimiento. El marco incluye utilidades para plantillas de solicitudes, análisis de respuestas y benchmarking de rendimiento de modelos. Al desacoplar la lógica de la aplicación de las implementaciones específicas de los modelos, LLMs acelera el desarrollo de aplicaciones NLP como chatbots, generación de texto, resúmenes, traducciones y más, sin estar atado a proveedores ni APIs propietarias.