O Mean-Field MARL fornece uma estrutura robusta em Python para implementar e avaliar algoritmos de aprendizado por reforço multiagente de campo médio. Ele aproxima interações em grande escala de agentes modelando o efeito médio dos agentes vizinhos via Q-learning de campo médio. A biblioteca inclui wrappers de ambientes, módulos de políticas de agentes, loops de treinamento e métricas de avaliação, permitindo treinamento escalável com centenas de agentes. Construído em PyTorch para aceleração GPU, suporta ambientes personalizáveis como Particle World e Gridworld. Seu design modular permite fácil extensão com novos algoritmos, enquanto as ferramentas integradas de registro e visualização baseadas em Matplotlib acompanham recompensas, curvas de perda e distribuições de campo médio. Scripts de exemplo e documentação orientam os usuários na configuração, na experimentação e na análise de resultados, tornando-o ideal tanto para pesquisa quanto para prototipagem de sistemas multiagentes em grande escala.