MGym est un cadre spécialisé pour créer et gérer des environnements d'apprentissage par renforcement multi-agent (MARL) en Python. Il permet aux utilisateurs de définir des scénarios complexes avec plusieurs agents, chacun disposant d'espaces d'observation et d'action personnalisables, de fonctions de récompense et de règles d'interaction. MGym supporte à la fois les modes d'exécution synchrones et asynchrones, fournissant des simulations d'agents parallèles et tournantes. Conçu avec une API semblable à Gym, MGym s'intègre parfaitement avec des bibliothèques RL populaires telles que Stable Baselines, RLlib et PyTorch. Il comprend des modules utilitaires pour le benchmarking des environnements, la visualisation des résultats et l'analyse des performances, facilitant une évaluation systématique des algorithmes MARL. Son architecture modulaire permet un prototypage rapide de tâches cooperatives, compétitives ou d'agents mixtes, permettant aux chercheurs et développeurs d'accélérer l'expérimentation et la recherche MARL.

Java-Action-Shape est une bibliothèque d'actions dédiée conçue pour étendre le cadre multi-agent LightJason avec des capacités géométriques avancées. Elle fournit aux agents des actions toutes faites pour instancier des formes courantes (cercle, rectangle, polygone), appliquer des transformations (translation, rotation, mise à l'échelle) et effectuer des calculs analytiques (aire, périmètre, centroïde). Chaque action est thread-safe et s'intègre au modèle d'exécution asynchrone de LightJason, garantissant un traitement parallèle efficace. Les développeurs peuvent définir des formes personnalisées en spécifiant des sommets et des arêtes, les enregistrer dans le registre d'actions de l'agent et les inclure dans les définitions de plans. En centralisant la logique liée aux formes, Java-Action-Shape réduit le code boilerplate, impose des API cohérentes et accélère la création d'applications agent axées sur la géométrie, des simulations aux outils éducatifs.