O NKC Multi-Agent Models fornece a pesquisadores e desenvolvedores uma ferramenta completa para projetar, treinar e avaliar sistemas de aprendizado por reforço multiagente. Possui uma arquitetura modular onde os usuários definem políticas personalizadas de agentes, dinâmicas ambientais e estruturas de recompensa. A integração perfeita com OpenAI Gym permite prototipagem rápida, enquanto o suporte a TensorFlow e PyTorch oferece flexibilidade na escolha dos backends de aprendizagem. A estrutura inclui utilitários para replay de experiência, treinamento centralizado com execução descentralizada e treinamento distribuído em múltiplas GPUs. Módulos extensos de registro e visualização capturam métricas de desempenho, facilitando o benchmarking e o ajuste de hiperparâmetros. Ao simplificar a configuração de cenários cooperativos, competitivos e de motivações mistas, o NKC Multi-Agent Models acelera experimentos em domínios como veículos autônomos, enxames robóticos e inteligência de jogos.

RL-Agents é uma estrutura de aprendizado por reforço de nível de pesquisa construída sobre PyTorch que reúne algoritmos populares de RL em métodos baseados em valor, política e ator-crítico. A biblioteca possui uma API modular de agentes, aceleração por GPU, integração perfeita com OpenAI Gym e ferramentas embutidas de registro e visualização. Os usuários podem configurar hiperparâmetros, personalizar ciclos de treinamento e fazer benchmarking de desempenho com algumas linhas de código, tornando RL-Agents ideal para pesquisa acadêmica, prototipagem e experimentação industrial.

TexasHoldemAgent fornece um ambiente modular baseado em Python para treinar, avaliar e implantar um jogador de poker alimentado por IA para Texas Hold’em limit heads-up. Integra um motor de simulação personalizado com algoritmos de aprendizado por reforço profundo, incluindo DQN, para melhoria iterativa de políticas. Funcionalidades principais incluem codificação do estado das mãos, definição do espaço de ações (Fold, Call, Raise), modelagem de recompensas e avaliação de decisões em tempo real. Usuários podem personalizar os parâmetros de aprendizagem, usar aceleração de CPU/GPU, monitorar o progresso do treinamento e carregar ou salvar modelos treinados. O framework suporta simulação em lote para testar várias estratégias, gerar métricas de desempenho e visualizar taxas de vitória, capacitando pesquisadores, desenvolvedores e entusiastas de poker a experimentar estratégias de jogo orientadas por IA.

Fast Reinforcement Learning é uma estrutura especializada em Python projetada para acelerar o desenvolvimento e a execução de agentes de reforço de aprendizado. Oferece suporte imediato para algoritmos populares como PPO, A2C, DDPG e SAC, combinados com gerenciamento de ambientes vetorizados de alta vazão. Os usuários podem configurar facilmente redes de política, personalizar laços de treinamento e aproveitar a aceleração GPU para experimentos em larga escala. O design modular da biblioteca garante integração perfeita com ambientes OpenAI Gym, permitindo que pesquisadores e profissionais prototype, benchmark e implantem agentes em várias tarefas de controle, jogos e simulação.

A MARTI (Toolkit e Interface de Aprendizado por Reforço Multiagente) é uma estrutura orientada à pesquisa que agiliza o desenvolvimento, avaliação e benchmarking de algoritmos de RL multiagente. Oferece uma arquitetura plug-and-play onde os usuários podem configurar ambientes personalizados, políticas de agentes, estruturas de recompensas e protocolos de comunicação. A MARTI integra-se com bibliotecas populares de deep learning, suporta aceleração por GPU e treinamento distribuído, e gera registros detalhados e visualizações para análise de desempenho. O design modular da caixa de ferramentas permite rápida prototipagem de abordagens inovadoras e comparação sistemática com bases padrão, tornando-a ideal para pesquisa acadêmica e projetos pilotos em sistemas autônomos, robótica, IA de jogos e cenários cooperativos multiagentes.

O MultiAgentSystems foi projetado para simplificar o processo de construção e avaliação de aplicações de aprendizado por reforço multiagente (MARL). A plataforma inclui implementações de algoritmos de ponta como MADDPG, QMIX, VDN e treinamento centralizado com execução descentralizada. Possui wrappers de ambiente modulares compatíveis com OpenAI Gym, protocolos de comunicação para interação entre agentes e utilitários de registro para rastrear métricas como modelagem de recompensas e taxas de convergência. Pesquisadores podem personalizar arquiteturas de agentes, ajustar hiperparâmetros e simular configurações como navegação cooperativa, alocação de recursos e jogos adversariais. Com suporte integrado para PyTorch, aceleração por GPU e integração com TensorBoard, o MultiAgentSystems acelera experimentação e benchmarking em domínios colaborativos e competitivos de múltiplos agentes.

Shumai é uma poderosa biblioteca de tensor projetada para JavaScript e TypeScript, criada pela Facebook Research (FAIR). A biblioteca se destaca por seu alto desempenho, conectividade de rede e capacidades diferenciáveis. Construída usando Bun e Flashlight, permite que os desenvolvedores integrem funcionalidades de aprendizado profundo e aprendizado de máquina em aplicativos da web sem problemas. Suporta recursos como computação em GPU, tornando-a ideal para cálculos científicos complexos e treinamento de modelos. Shumai visa fornecer um ambiente robusto para desenvolver modelos avançados de aprendizado de máquina em um ecossistema TypeScript.