O Ambiente de Busca Cooperativa fornece um ambiente de aprendizado por reforço multiagente flexível e compatível com gym, projetado para tarefas de busca cooperativa tanto em ambientes de grade discreta quanto em espaços contínuos. Os agentes operam sob observabilidade parcial e podem compartilhar informações com base em topologias de comunicação personalizáveis. O framework suporta cenários predefinidos como busca e resgate, rastreamento de alvos dinâmicos e mapeamento colaborativo, com APIs para definir ambientes e estruturas de recompensa personalizadas. Integra-se facilmente com bibliotecas de RL populares como Stable Baselines3 e Ray RLlib, inclui utilitários de registro para análise de desempenho e oferece ferramentas de visualização integradas para monitoramento em tempo real. Pesquisadores podem ajustar tamanhos de grade, contagem de agentes, alcances de sensores e mecanismos de compartilhamento de recompensas para avaliar estratégias de coordenação e testar novos algoritmos de forma eficaz.

MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw oferece um kit completo para desenvolver, treinar e avaliar múltiplos agentes de IA em StarCraft II. Ele expõe controles de baixo nível para movimento de unidades, ataque e habilidades, enquanto permite uma configuração flexível de recompensas e cenários. Os usuários podem facilmente inserir arquiteturas de redes neurais personalizadas, definir estratégias de coordenação em equipe e registrar métricas. Construído sobre o PySC2, suporta treinamento paralelo, pontos de verificação e visualização, tornando-o ideal para avançar na pesquisa de aprendizado por reforço multiagente cooperativo e adversarial.

multiagent_envs oferece um conjunto modular de ambientes baseados em Python, sob medida para pesquisa e desenvolvimento em aprendizado por reforço multiagente. Inclui cenários como navegação cooperativa, predador-vítima, dilemas sociais e arenas competitivas. Cada ambiente permite definir o número de agentes, características de observação, funções de recompensa e dinâmica de colisões. O framework integra-se perfeitamente com bibliotecas populares de RL, como Stable Baselines e RLlib, permitindo loops de treinamento vetorizados, execução paralela e fácil registro. Os usuários podem estender cenários existentes ou criar novos seguindo uma API simples, acelerando a experimentação com algoritmos como MADDPG, QMIX e PPO em uma configuração consistente e reprodutível.