MultiAgentes ofrece una arquitectura modular para definir entornos y agentes, soportando interacciones multiagente síncronas y asíncronas. Incluye clases base para entornos y agentes, escenarios predefinidos para tareas cooperativas y competitivas, herramientas para personalizar funciones de recompensa y APIs para comunicación entre agentes y compartición de observaciones. Utilidades de visualización permiten monitorización en tiempo real de comportamientos de agentes, mientras que módulos de registro guardan métricas de rendimiento para análisis. El marco se integra perfectamente con bibliotecas RL compatibles con Gym, permitiendo entrenar agentes con algoritmos existentes. MultiAgentes está diseñado para extensibilidad, permitiendo a desarrolladores agregar nuevos modelos de entornos, tipos de agentes y protocolos de comunicación para diversas aplicaciones de investigación y educativas.

MADDPG escalable es un marco orientado a la investigación para el aprendizaje por refuerzo multiagente, ofreciendo una implementación escalable del algoritmo MADDPG. Cuenta con críticos centralizados durante el entrenamiento y actores independientes en tiempo de ejecución para estabilidad y eficiencia. La biblioteca incluye scripts Python para definir entornos personalizados, configurar arquitecturas de red y ajustar hiperparámetros. Los usuarios pueden entrenar múltiples agentes en paralelo, monitorear métricas y visualizar las curvas de aprendizaje. Se integra con entornos similares a OpenAI Gym y soporta aceleración GPU vía TensorFlow. Gracias a sus componentes modulares, MADDPG escalable permite experimentos flexibles en tareas multiagente cooperativas, competitivas o mixtas, facilitando prototipado rápido y benchmarking.

SoccerAgent es un marco de IA especializado diseñado para desarrollar y entrenar agentes de fútbol autónomos usando técnicas avanzadas de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). Simula partidos de fútbol realistas en entornos 2D o 3D, ofreciendo herramientas para definir funciones de recompensa, personalizar atributos de jugadores e implementar estrategias tácticas. Los usuarios pueden integrar algoritmos populares de RL (como PPO, DDPG y MADDPG) mediante módulos integrados, monitorear el progreso del entrenamiento a través de paneles de control y visualizar comportamientos de los agentes en tiempo real. El marco soporta entrenamiento basado en escenarios para ofensiva, defensa y protocolos de coordinación. Con una base de código extensible y documentación detallada, SoccerAgent capacita a investigadores y desarrolladores a analizar dinámicas de equipos y perfeccionar estrategias de juego basadas en IA para proyectos académicos y comerciales.

gym-llm amplía el ecosistema OpenAI Gym definiendo entornos textuales donde los agentes LLM interactúan mediante indicaciones y acciones. Cada entorno sigue las convenciones de step, reset y render de Gym, emitiendo observaciones en forma de texto y aceptando respuestas generadas por modelos como acciones. Los desarrolladores pueden crear tareas personalizadas especificando plantillas de indicaciones, cálculos de recompensa y condiciones de terminación, habilitando benchmarks sofisticados de toma de decisiones y diálogos. La integración con librerías RL, herramientas de registro y métricas de evaluación configurables facilita experimentos completos. Ya sea evaluando habilidades de resolución de puzzles, gestión de diálogos, o navegación en tareas estructuradas, gym-llm ofrece un marco estandarizado y reproducible para investigación y desarrollo de agentes lingüísticos avanzados.

HFO_DQN combina Python y TensorFlow para ofrecer un pipeline completo para entrenar agentes de fútbol usando Deep Q-Networks. Los usuarios pueden clonar el repositorio, instalar dependencias incluyendo el simulador HFO y bibliotecas Python, y configurar los parámetros de entrenamiento en archivos YAML. El marco implementa reproducción de experiencias, actualizaciones del red objetivo, exploración epsilon-greedy y modelado de recompensas adaptado al dominio de ofensiva de medio campo. Incluye scripts para entrenamiento de agentes, registro de rendimiento, partidas de evaluación y visualización de resultados. La estructura modular permite integrar arquitecturas de redes neuronales personalizadas, algoritmos RL alternativos y estrategias de coordinación multiagente. Las salidas incluyen modelos entrenados, métricas de rendimiento y visualizaciones del comportamiento, facilitando investigaciones en aprendizaje por refuerzo y sistemas multiagente.