A biblioteca de Aprendizado por Reforço Multiagente de alaamoheb é uma ferramenta abrangente de código aberto projetada para facilitar o desenvolvimento, treinamento e avaliação de múltiplos agentes atuando em ambientes compartilhados. Inclui implementações modulares de algoritmos baseados em valor e política, como DQN, PPO, MADDPG e outros. O repositório suporta integração com OpenAI Gym, Unity ML-Agents e o StarCraft Multi-Agent Challenge, permitindo experimentações em cenários de pesquisa e do mundo real. Com configurações de experimentos baseadas em YAML, utilitários de log e ferramentas de visualização, comunicadores podem monitorar curvas de aprendizado, ajustar hiperparâmetros e comparar algoritmos diversos. Essa estrutura acelera experimentações em tarefas multiagente cooperativas, competitivas ou mistas, facilitando pesquisas reprodutíveis e benchmarks.

Pits and Orbs é um ambiente de aprendizado por reforço de código aberto implementado em Python, oferecendo um mundo em grade multi-agente baseado em turnos onde os agentes perseguem objetivos e enfrentam perigos ambientais. Cada agente deve navegar por uma grade personalizável, evitar poços colocados aleatoriamente que penalizam ou encerram episódios, e coletar orbes para recompensas positivas. O ambiente suporta modos competitivos e cooperativos, permitindo aos pesquisadores explorar cenários de aprendizado variados. Sua API simples se integra facilmente com bibliotecas populares de RL, como Stable Baselines ou RLlib. Recursos principais incluem dimensões ajustáveis da grade, distribuições dinâmicas de poços e orbes, estruturas de recompensa configuráveis e registro opcional para análise de treinamento.

O PyGame Learning Environment (PLE) é uma estrutura Python de código aberto projetada para simplificar o desenvolvimento, teste e benchmark de agentes de aprendizagem por reforço dentro de cenários de jogos personalizados. Oferece uma coleção de jogos leves baseados em Pygame com suporte embutido para observações de agentes, espaços de ações discretas e contínuas, modelagem de recompensas e renderização do ambiente. O PLE apresenta uma API fácil de usar compatível com wrappers do OpenAI Gym, permitindo integração tranquila com bibliotecas RL populares, como Stable Baselines e TensorForce. Pesquisadores e desenvolvedores podem customizar parâmetros do jogo, implementar novos jogos e aproveitar ambientes vetorizados para treinamento acelerado. Com contribuições ativas da comunidade e documentação extensa, o PLE serve como uma plataforma versátil para pesquisa acadêmica, educação e prototipagem de aplicações RL do mundo real.

MADDPG escalável é uma estrutura orientada à pesquisa para aprendizado por reforço multiagente, oferecendo uma implementação escalável do algoritmo MADDPG. Possui críticos centralizados durante o treinamento e atores independentes em tempo de execução para estabilidade e eficiência. A biblioteca inclui scripts Python para definir ambientes personalizados, configurar arquiteturas de rede e ajustar hiperparâmetros. Os usuários podem treinar múltiplos agentes em paralelo, monitorar métricas e visualizar curvas de aprendizado. Integra-se com ambientes semelhantes ao OpenAI Gym e suporta aceleração GPU via TensorFlow. Ao fornecer componentes modulares, o MADDPG escalável permite experimentações flexíveis em tarefas multiagente cooperativas, competitivas ou mistas, facilitando prototipagem rápida e benchmarking.

A Shepherding é uma estrutura de simulação de código aberto projetada para pesquisadores e desenvolvedores de aprendizado por reforço estudarem e implementarem tarefas de pastoreio multiagente. Oferece um ambiente compatível com Gym onde agentes podem ser treinados para desempenhar comportamentos como flanquear, coletar e dispersar grupos-alvo em espaços contínuos ou discretos. A estrutura inclui funções modulares de formação de recompensa, parametrização do ambiente e utilitários de registro para monitorar o desempenho de treinamento. Os usuários podem definir obstáculos, populações dinâmicas de agentes e políticas personalizadas usando TensorFlow ou PyTorch. Scripts de visualização geram gráficos de trajetórias e gravações de vídeo das interações dos agentes. O design modular do Shepherding permite integração perfeita com bibliotecas de RL existentes, possibilitando experimentos reprodutíveis, benchmark de novas estratégias de coordenação e prototipagem rápida de soluções de pastoreio impulsionadas por IA.

MADDPG-Keras oferece uma estrutura completa para pesquisa em aprendizado por reforço multiagente ao implementar o algoritmo MADDPG em Keras. Suporta espaços de ação contínuos, múltiplos agentes e ambientes padrão do OpenAI Gym. Pesquisadores e desenvolvedores podem configurar arquiteturas de redes neurais, hiperparâmetros de treinamento e funções de recompensa, iniciando experimentos com registros integrados e checkpointing de modelos para acelerar o aprendizado de políticas multiagente e benchmarking.

A Tradução Automática com Agentes de IA é uma estrutura de código aberto destinada a pesquisa e desenvolvimento em tradução automática. Orquestra três agentes principais — gerador, avaliador e refinador — para produzir, avaliar e aprimorar traduções colaborativamente. Baseada em PyTorch e modelos de transformadores, suporta pré-treinamento supervisionado, otimização por aprendizado por reforço e políticas de agentes configuráveis. Usuários podem fazer benchmarking em conjuntos de dados padrão, acompanhar pontuações BLEU e estender o pipeline com agentes personalizados ou funções de recompensa para explorar colaboração entre agentes em tarefas de tradução.

CityLearn fornece uma plataforma modular de simulação para pesquisa em gestão de energia usando aprendizado por reforço. Os usuários podem definir clusters de edifícios com múltiplas zonas, configurar sistemas HVAC, unidades de armazenamento e fontes renováveis, e treinar agentes de RL contra eventos de resposta à demanda. O ambiente expõe observações de estado como temperaturas, perfis de carga e preços de energia, enquanto ações controlam pontos de ajuste e despacho de armazenamento. Uma API de recompensa flexível permite métricas personalizadas — como economia de custos ou redução de emissões — e utilitários de registro suportam análise de desempenho. CityLearn é ideal para benchmarking, aprendizado em currículo e desenvolvimento de novas estratégias de controle em um ambiente de pesquisa reprodutível.