JasonEnvironments entrega una colección de módulos de entorno diseñados específicamente para el sistema multi-agente Jason. Cada módulo expone una interfaz estandarizada para que los agentes perciban, actúen e interactúen en escenarios diversos como persecución y evasión, búsqueda de recursos y tareas cooperativas. La biblioteca es fácil de integrar en proyectos Jason existentes: solo incluye el JAR, configura el entorno deseado en tu archivo de arquitectura de agentes y lanza la simulación. Los desarrolladores también pueden extender o personalizar parámetros y reglas para adaptarlos a sus necesidades de investigación o educativas.

Mean-Field MARL proporciona un marco robusto en Python para implementar y evaluar algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente de campo medio. Aproxima las interacciones en gran escala modelando el efecto medio de los vecinos mediante Q-learning de campo medio. La biblioteca incluye envoltorios de entornos, módulos de políticas de agentes, bucles de entrenamiento y métricas de evaluación, permitiendo entrenamiento escalable en cientos de agentes. Construido sobre PyTorch para aceleración GPU, soporta entornos personalizables como Particle World y Gridworld. Su diseño modular permite facilitar la extensión con nuevos algoritmos, mientras que las herramientas integradas de registro y visualización basadas en Matplotlib monitorean recompensas, curvas de pérdida y distribuciones de campo medio. Scripts de ejemplo y documentación guían a los usuarios en la configuración, experimentación y análisis de resultados, haciendo que sea ideal tanto para investigación como para prototipado de sistemas multiagente a gran escala.