MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw ofrece un conjunto completo de herramientas para desarrollar, entrenar y evaluar múltiples agentes de IA en StarCraft II. Expone controles a bajo nivel para movimiento de unidades, objetivos y habilidades, permitiendo además una configuración flexible de recompensas y escenarios. Los usuarios pueden integrar fácilmente arquitecturas neuronales personalizadas, definir estrategias de coordinación en equipo y grabar métricas. Basado en PySC2, soporta entrenamiento paralelo, creación de puntos de control y visualización, siendo ideal para avanzar en la investigación en aprendizaje por refuerzo con múltiples agentes tanto cooperativos como adversarios.

MultiAgentes ofrece una arquitectura modular para definir entornos y agentes, soportando interacciones multiagente síncronas y asíncronas. Incluye clases base para entornos y agentes, escenarios predefinidos para tareas cooperativas y competitivas, herramientas para personalizar funciones de recompensa y APIs para comunicación entre agentes y compartición de observaciones. Utilidades de visualización permiten monitorización en tiempo real de comportamientos de agentes, mientras que módulos de registro guardan métricas de rendimiento para análisis. El marco se integra perfectamente con bibliotecas RL compatibles con Gym, permitiendo entrenar agentes con algoritmos existentes. MultiAgentes está diseñado para extensibilidad, permitiendo a desarrolladores agregar nuevos modelos de entornos, tipos de agentes y protocolos de comunicación para diversas aplicaciones de investigación y educativas.

PyGame Learning Environment (PLE) es un marco de trabajo en Python de código abierto diseñado para simplificar el desarrollo, la prueba y el benchmarking de agentes de aprendizaje por refuerzo en escenarios de juego personalizados. Proporciona una colección de juegos ligeros basados en Pygame con soporte incorporado para observaciones de agentes, espacios de acciones discretas y continuas, modelado de recompensas y renderizado del entorno. PLE presenta una API fácil de usar compatible con los envoltorios de OpenAI Gym, permitiendo una integración fluida con librerías RL populares como Stable Baselines y TensorForce. Investigadores y desarrolladores pueden personalizar parámetros de juego, implementar nuevos juegos y aprovechar entornos vectorizados para entrenamiento acelerado. Con contribuciones activas de la comunidad y documentación extensa, PLE sirve como una plataforma versátil para investigación académica, educación y prototipado de aplicaciones RL del mundo real.