MARL-DPP es un marco de código abierto que permite el aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL) con diversidad impuesta mediante Procesos Determinantales (DPP). Los enfoques MARL tradicionales suelen sufrir de convergencia de políticas hacia comportamientos similares; MARL-DPP aborda esto incorporando medidas basadas en DPP para fomentar que los agentes mantengan distribuciones de acciones diversas. El kit de herramientas proporciona código modular para integrar DPP en objetivos de entrenamiento, muestreo de políticas y gestión de exploración. Incluye integración lista para usar con entornos estándar como OpenAI Gym y el Entorno de Partículas Multi-Agente (MPE), además de utilidades para gestión de hiperparámetros, registro y visualización de métricas de diversidad. Los investigadores pueden evaluar el impacto de las restricciones de diversidad en tareas cooperativas, asignación de recursos y juegos competitivos. Su diseño extensible soporta entornos personalizados y algoritmos avanzados, facilitando la exploración de variantes nuevas de MARL-DPP.

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.

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.