Acme es un marco basado en Python que simplifica el desarrollo y la evaluación de agentes de aprendizaje por refuerzo. Ofrece una colección de implementaciones predefinidas de agentes (por ejemplo, DQN, PPO, SAC), envoltorios de entornos, buffers de repetición y motores de ejecución distribuidos. Los investigadores pueden combinar componentes para prototipar nuevos algoritmos, monitorear métricas de entrenamiento con registro incorporado y aprovechar pipelines distribuidos escalables para experimentos a gran escala. Acme se integra con TensorFlow y JAX, soporta entornos personalizados mediante interfaces OpenAI Gym, y incluye utilidades para guardar, evaluar y configurar hiperparámetros.

Este proyecto de código abierto brinda un marco completo de aprendizaje por refuerzo multi-agente construido sobre PyTorch y Unity ML-Agents. Incluye algoritmos DDPG descentralizados, envoltorios de entornos y scripts de entrenamiento. Los usuarios pueden configurar políticas de agentes, redes críticas, buffers de reproducción y trabajadores de entrenamiento en paralelo. Los hooks de registro permiten monitoreo con TensorBoard, mientras que una estructura modular soporta funciones de recompensa y parámetros de entorno personalizables. El repositorio incluye escenas de ejemplo en Unity demostrando tareas de navegación colaborativa, ideal para ampliar y evaluar escenarios multi-agente en simulaciones.

Multiagent-Prediction-Reward es un marco orientado a la investigación que integra modelos de predicción y mecanismos de distribución de recompensas para el aprendizaje por refuerzo multi-agente. Incluye envoltorios para entornos, módulos neuronales para prever las acciones de compañeros y lógica de enrutamiento de recompensas personalizable que se adapta al rendimiento de los agentes. El repositorio ofrece archivos de configuración, scripts de ejemplo y paneles de evaluación para ejecutar experimentos en tareas cooperativas. Los usuarios pueden ampliar el código para probar funciones de recompensa novedosas, integrar nuevos entornos y evaluar en comparación con algoritmos RL multi-agente establecidos.

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.

El autoaprendizaje simple ofrece a los desarrolladores un enfoque muy simple para crear y entrenar agentes de aprendizaje por refuerzo en Python. El marco abstrae componentes centrales del RL, como envoltorios de entorno, módulos de política y búferes de experiencia, en interfaces concisas. Los usuarios pueden inicializar rápidamente entornos, definir políticas personalizadas usando backends familiares como PyTorch o TensorFlow, y ejecutar bucles de entrenamiento con registro y guardado de puntos de control integrados. La biblioteca soporta algoritmos on-policy y off-policy, permitiendo experimentar de forma flexible con Q-learning, gradientes de políticas y métodos actor-crítico. Al reducir el código repetitivo, el autoaprendizaje simple permite a practicantes, educadores e investigadores prototipar algoritmos, probar hipótesis y visualizar el rendimiento del agente con configuración mínima. Su diseño modular también facilita la integración con pilas de ML existentes y entornos personalizados.