MARO (Otimização de Recursos Multiagente) é uma estrutura baseada em Python projetada para apoiar o desenvolvimento e avaliação de agentes de aprendizagem por reforço multiagente em cenários de cadeia de suprimentos, logística e gestão de recursos. Inclui modelos de ambientes para gestão de inventário, agendamento de caminhões, cross-docking, aluguel de contêineres e mais. Oferece uma API unificada de agentes, rastreadores integrados para registro de experimentos, capacidades de simulação paralela para treinamento em larga escala e ferramentas de visualização para análise de desempenho. A plataforma é modular, extensível e integra-se com bibliotecas populares de RL, possibilitando pesquisa reprodutível e prototipagem rápida de soluções de otimização baseadas em IA.

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.