GridWorldEnvs ofrece una suite completa de entornos de mundos en cuadrícula para apoyar el diseño, prueba y evaluación de sistemas de aprendizaje por refuerzo y multi-agentes. Los usuarios pueden configurar fácilmente dimensiones de la cuadrícula, posiciones iniciales de los agentes, ubicaciones de objetivos, obstáculos, estructuras de recompensas y espacios de acción. La biblioteca incluye plantillas listas para usar como navegación clásica, evitación de obstáculos y tareas cooperativas, además de permitir la definición de escenarios personalizados mediante JSON o clases en Python. Integración fluida con la API de OpenAI Gym permite aplicar algoritmos RL estándar directamente. Además, soporta experimentos con un solo agente o múltiples agentes, herramientas de registro y visualización para seguir el rendimiento de los agentes.

El simulador MARL está diseñado para facilitar el desarrollo eficiente y escalable de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). Aprovechando el backend distribuido de PyTorch, permite a los usuarios ejecutar entrenamiento paralelo en múltiples GPUs o nodos, reduciendo significativamente el tiempo de experimentos. El simulador ofrece una interfaz modular de entorno que soporta escenarios de referencia estándar — como navegación cooperativa, depredador-presa y mundo en cuadrícula — así como entornos personalizados definidos por el usuario. Los agentes pueden utilizar diversos protocolos de comunicación para coordinar acciones, compartir observaciones y sincronizar recompensas. Espacios de recompensa y observación configurables permiten un control preciso de la dinámica de entrenamiento, mientras que herramientas integradas de registro y visualización proporcionan información en tiempo real sobre métricas de rendimiento.