simple_rl es una biblioteca Python minimalista diseñada para agilizar la investigación y educación en aprendizaje por refuerzo. Ofrece una API coherente para definir entornos y agentes, con soporte incorporado para paradigmas RL comunes como Q-learning, Monte Carlo y algoritmos de programación dinámica como iteración de valores y políticas. El marco incluye entornos de ejemplo como GridWorld, MountainCar y Multi-Armed Bandits, facilitando experimentación práctica. Los usuarios pueden extender clases base para implementar entornos o agentes personalizados, mientras que funciones utilitarias manejan el registro, seguimiento de rendimiento y evaluación de políticas. La arquitectura ligera y código claro de simple_rl lo hacen ideal para prototipado rápido, enseñanza de fundamentos de RL y benchmarking de nuevos algoritmos en un entorno reproducible y fácil de entender.

CArtAgO (Common ARTifact Infrastructure for AGents Open environments) es un marco ligero y extensible para implementar infraestructuras de entornos en sistemas multi-agente. Introduce el concepto de artefactos: entidades de primera clase que representan recursos del entorno con operaciones definidas, propiedades observables y interfaces de eventos. Los desarrolladores definen tipos de artefactos en Java, los registran en clases de entorno, y exponen operaciones y eventos para su uso por parte de los agentes. Los agentes interactúan con los artefactos mediante acciones estándar (p.ej., createArtifact, observe), reciben notificaciones asíncronas de cambios de estado y se coordinan mediante recursos compartidos. CArtAgO se integra fácilmente con plataformas de agentes como Jason, JaCaMo, JADE y Spring Agent, facilitando el desarrollo de sistemas híbridos. El marco ofrece soporte incorporado para documentación de artefactos, carga dinámica y monitoreo en tiempo de ejecución, facilitando la creación rápida de prototipos de aplicaciones complejas basadas en agentes.