DataEnvGym offre une collection d'environnements modulaires et personnalisables construits sur l'API Gym pour faciliter la recherche en apprentissage par renforcement dans les domaines axés sur les données. Les chercheurs et les ingénieurs peuvent sélectionner parmi des tâches intégrées telles que le nettoyage de données, l'ingénierie des caractéristiques, la planification par lots et l'analytique en streaming. Le cadre prend en charge une intégration transparente avec les bibliothèques RL populaires, des métriques de benchmark standardisées et des outils de journalisation pour suivre la performance des agents. Les utilisateurs peuvent étendre ou combiner des environnements pour modéliser des pipelines de données complexes et évaluer des algorithmes dans des contraintes réalistes.

LightJason Benchmark propose un ensemble complet de scénarios prédéfinis et personnalisables pour tester et évaluer en stress les applications multi-agents construites sur le framework LightJason. Les utilisateurs peuvent configurer le nombre d'agents, les schémas de communication et les paramètres environnementaux pour simuler des charges de travail réelles et analyser le comportement du système. Les benchmarks collectent des métriques telles que le débit des messages, les temps de réponse des agents, la consommation CPU et mémoire, en exportant les résultats en formats CSV et graphiques. Son intégration avec JUnit permet une inclusion transparente dans les pipelines de tests automatisés, rendant possible des tests de régression et de performance dans le cadre de workflows CI/CD. Avec des réglages ajustables et des modèles de scénarios extensibles, la suite aide à repérer les goulots d'étranglement, valider les affirmations de scalabilité et guider les optimisations architecturales pour des systèmes multi-agents performants et résilients.