TensorFlow proporciona un ecosistema completo para desarrollar modelos de aprendizaje automático, apoyando tareas como el procesamiento de datos, el entrenamiento de modelos y el despliegue. Con su flexibilidad y escalabilidad, TensorFlow permite la construcción de arquitecturas complejas como redes neuronales, facilitando aplicaciones en campos como la visión por computadora, el procesamiento de lenguaje natural y la robótica.

NKC Modelos Multi-Agente proporciona a investigadores y desarrolladores un conjunto completo de herramientas para diseñar, entrenar y evaluar sistemas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Presenta una arquitectura modular donde los usuarios definen políticas de agentes personalizadas, dinámicas de entorno y estructuras de recompensa. La integración sin problemas con OpenAI Gym permite prototipado rápido, mientras que el soporte para TensorFlow y PyTorch ofrece flexibilidad en la selección de plataformas de aprendizaje. El marco incluye utilidades para reproducción de experiencias, entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada y entrenamiento distribuido en múltiples GPU. Módulos extensivos de registro y visualización capturan métricas de rendimiento, facilitando la evaluación y ajuste de hiperparámetros. Al simplificar la configuración de escenarios cooperativos, competitivos y de motiva mixtos, NKC Modelos Multi-Agente acelera la experimentación en dominios como vehículos autónomos, enjambres robóticos y AI en juegos.

AIxBlock es una plataforma de extremo a extremo sin código diseñada para empoderar las iniciativas de IA con recursos de computación descentralizados. Permite a los usuarios construir, implementar y monitorear modelos de IA sin problemas, aprovechando características como entrenamiento automático y distribuido para mejorar la eficiencia y escalabilidad. La plataforma ofrece un ecosistema colaborativo para desarrolladores y entusiastas de IA para maximizar su productividad y potencial de innovación, mientras reduce los costos de infraestructura y los esfuerzos de mantenimiento.

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.

MARTI (Toolkit e Interfaz de Aprendizaje por Refuerzo Multiagente) es un marco orientado a la investigación que simplifica el desarrollo, evaluación y evaluación comparativa de algoritmos RL multiagente. Ofrece una arquitectura plug-and-play donde los usuarios pueden configurar entornos personalizados, políticas de agentes, estructuras de recompensas y protocolos de comunicación. MARTI se integra con bibliotecas de aprendizaje profundo populares, soporta aceleración GPU y entrenamiento distribuido, y genera registros y visualizaciones detalladas para análisis de rendimiento. El diseño modular del paquete permite la creación rápida de prototipos de enfoques novedosos y comparaciones sistemáticas con líneas base estándar, siendo ideal para investigaciones académicas y proyectos piloto en sistemas autónomos, robótica, IA de juegos y escenarios cooperativos multiagente.

Mava es una biblioteca de código abierto basada en JAX para desarrollar, entrenar y evaluar sistemas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Ofrece implementaciones preconstruidas de algoritmos cooperativos y competitivos como MAPPO y MADDPG, junto con bucles de entrenamiento configurables que soportan flujos de trabajo en un solo nodo y distribuidos. Los investigadores pueden importar entornos desde PettingZoo o definir entornos personalizados, y luego usar los componentes modulares de Mava para optimización de políticas, gestión de búferes de repetición y registro de métricas. La arquitectura flexible del marco permite integrar nuevos algoritmos, espacios de observación personalizados y estructuras de recompensa. Aprovechando las capacidades de auto-vectorización y aceleración de hardware de JAX, Mava garantiza experimentos eficientes a gran escala y comparación reproducible en diversos escenarios multiagente.