MADDPG-Keras ofrece un marco completo para la investigación en aprendizaje por refuerzo multiagente al implementar el algoritmo MADDPG en Keras. Admite espacios de acción continuos, múltiples agentes y entornos estándar de OpenAI Gym. Los investigadores y desarrolladores pueden configurar arquitecturas de redes neuronales, hiperparámetros de entrenamiento y funciones de recompensa, luego lanzar experimentos con registros integrados y puntos de control para acelerar el aprendizaje de políticas multiagente y la evaluación comparativa.

MAGAIL implementa una extensión multi-agente del aprendizaje por imitación adversarial generativa, permitiendo a grupos de agentes aprender comportamientos coordinados a partir de demostraciones de expertos. Construido en Python con soporte para PyTorch (o variantes TensorFlow), MAGAIL consiste en módulos de política (generador) y discriminador entrenados en un bucle adversarial. Los agentes generan trayectorias en entornos como OpenAI Multi-Agent Particle Environment o PettingZoo, que el discriminador evalúa para verificar su autenticidad en comparación con datos de expertos. Mediante actualizaciones iterativas, las redes de políticas convergen hacia estrategias similares a las de los expertos sin funciones de recompensa explícitas. El diseño modular de MAGAIL permite personalizar arquitecturas de red, ingestión de datos de expertos, integración de entornos y hiperparámetros de entrenamiento. Además, la programación y visualización en TensorBoard facilitan el monitoreo y análisis del progreso del aprendizaje multi-agente y los puntos de referencia de rendimiento.