VacuumWorld es una plataforma de simulación de código abierto diseñada para facilitar el desarrollo y la evaluación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente. Proporciona entornos basados en cuadrícula donde agentes virtuales de aspiradoras operan para detectar y eliminar manchas de suciedad en diseños personalizables. Los usuarios pueden ajustar parámetros como tamaño de cuadrícula, distribución de suciedad, ruido estocástico en movimiento y estructuras de recompensa para modelar diferentes escenarios. El marco incluye soporte integrado para protocolos de comunicación entre agentes, paneles de visualización en tiempo real y utilidades de registro para el seguimiento del rendimiento. Con API de Python simples, investigadores pueden integrar rápidamente sus algoritmos RL, comparar estrategias cooperativas o competitivas y realizar experimentos reproducibles, haciendo que VacuumWorld sea ideal para investigación académica y docencia.

Multi-Agent Miners ofrece un entorno de mundo en cuadrícula donde varios agentes mineros autónomos navegan, excavan y recogen recursos interactuando entre sí. Soporta tamaños de mapa configurables, número de agentes y estructuras de recompensa, permitiendo crear escenarios competitivos o cooperativos. El marco se integra con bibliotecas RL populares mediante PettingZoo, proporcionando APIs estandarizadas para funciones de reinicio, paso y renderizado. Los modos de visualización y soporte de registro ayudan a analizar comportamientos y resultados, siendo ideal para investigación, educación y benchmarking de algoritmos en aprendizaje por refuerzo multiagente.