O Rastreamento Visual Multi-Agente implementa um sistema distribuído composto por agentes inteligentes que comunicam para melhorar precisão e robustez no rastreamento de objetos em vídeo. Os agentes executam redes neurais convolucionais para detecção, compartilham observações para lidar com oclusões e ajustam parâmetros de rastreamento através de aprendizagem por reforço. Compatível com conjuntos de dados de vídeo populares, suporta treinamento e inferência em tempo real. Usuários podem integrá-lo facilmente a pipelines existentes e estender comportamentos de agentes para aplicações personalizadas.

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_system oferece um kit completo para construir e gerenciar ambientes multiagente. Os usuários podem definir cenários de simulação personalizados, especificar comportamentos de agentes e aproveitar algoritmos pré-implementados como DQN, PPO e MADDPG. A estrutura suporta treinamentos síncronos e assíncronos, permitindo que os agentes interajam em paralelo ou em configurações por rodada. Módulos de comunicação integrados facilitam a passagem de mensagens entre agentes para estratégias cooperativas. A configuração de experimentos é simplificada por arquivos YAML, e os resultados são automaticamente registrados em CSV ou TensorBoard. Scripts de visualização ajudam a interpretar trajetórias de agentes, evolução de recompensas e padrões de comunicação. Projetado para fluxos de trabalho de pesquisa e produção, o Multiagent_system escala perfeitamente de protótipos em uma única máquina até treinamentos distribuídos em clusters GPU.

MultiAgentes fornece uma arquitetura modular para definir ambientes e agentes, apoiando interações multiagente síncronas e assíncronas. Inclui classes base para ambientes e agentes, cenários pré-definidos para tarefas cooperativas e competitivas, ferramentas para personalizar funções de recompensa, e APIs para comunicação entre agentes e compartilhamento de observações. Utilitários de visualização permitem monitoramento em tempo real de comportamentos dos agentes, enquanto módulos de registro gravam métricas de desempenho para análise. A framework integra-se perfeitamente com bibliotecas de RL compatíveis com Gym, permitindo treinamentos usando algoritmos existentes. É projetado para extensibilidade, permitindo que desenvolvedores adicionem novos templates de ambiente, tipos de agentes e protocolos de comunicação para atender a diferentes necessidades de pesquisa e educação.

O MultiAgentPacman oferece um ambiente de jogo em Python onde os usuários podem implementar, visualizar e comparar múltiplos agentes de IA no domínio Pacman. Suporta algoritmos de busca adversarial como minimax, expectimax, poda alfa-beta, bem como agentes personalizados baseados em reforço ou heurísticas. A estrutura inclui uma interface gráfica simples, controles de linha de comando e utilitários para registrar estatísticas do jogo e comparar o desempenho dos agentes em cenários cooperativos ou competitivos.

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.

NavGround Learning fornece um conjunto abrangente de ferramentas para desenvolver e comparar agentes de aprendizagem por reforço em tarefas de navegação. Suporta simulação multiagente, modelagem de colisões e sensores e atuadores personalizáveis. Os usuários podem escolher entre modelos de políticas pré-definidos ou implementar arquiteturas personalizadas, treinar com algoritmos de RL de última geração e visualizar métricas de desempenho. Sua integração com OpenAI Gym e Stable Baselines3 simplifica o gerenciamento de experimentos, enquanto ferramentas integradas de registro e visualização permitem análises aprofundadas do comportamento dos agentes e dinâmicas de treinamento.

OpenSpiel oferece uma ampla gama de ambientes, desde jogos de matriz simples até jogos de tabuleiro complexos como Xadrez, Go e Poker, e implementa vários algoritmos de aprendizado por reforço e busca (por exemplo, iteração de valor, gradiente de política, MCTS). Seu núcleo modular em C++ e ligações Python permitem que usuários integrem algoritmos personalizados, definam novos jogos e comparem desempenho em benchmarks padrão. Projetado para extensibilidade, suporta configurações de agente único e múltiplo, permitindo o estudo de cenários cooperativos e competitivos. Pesquisadores utilizam OpenSpiel para prototipar algoritmos rapidamente, realizar experimentos em grande escala e compartilhar código reprodutível.

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.

Poke-Env foi projetado para simplificar a criação e avaliação de agentes de IA para batalhas no Pokémon Showdown, proporcionando uma interface Python abrangente. Ele gerencia a comunicação com o servidor do Pokémon Showdown, analisa os dados do estado do jogo e gerencia as ações turno a turno através de uma arquitetura baseada em eventos. Os usuários podem estender classes de jogadores base para implementar estratégias personalizadas usando aprendizagem por reforço ou algoritmos heurísticos. A estrutura oferece suporte integrado para simulações de batalha, confrontos paralelizados e registro detalhado de ações, recompensas e resultados para pesquisa reprodutível. Ao abstrair tarefas de rede e parsing de baixo nível, Poke-Env permite que pesquisadores e desenvolvedores de IA foquem no design de algoritmos, ajuste de desempenho e benchmarking comparativo de estratégias de batalha.

PyBrain, abreviação de Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Networks Library, é uma biblioteca modular e de código aberto projetada para tarefas de aprendizado de máquina. Suporta a construção de redes neurais, aprendizado por reforço e outros algoritmos de IA. Com seus poderosos e fáceis algoritmos, o PyBrain oferece uma ferramenta valiosa para desenvolvedores e pesquisadores que desejam enfrentar vários problemas de aprendizado de máquina. A biblioteca se integra suavemente com outras bibliotecas Python e é adequada para tarefas que vão desde aprendizado supervisionado simples até cenários complexos de aprendizado por reforço.

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.

Agentes de Aprendizado por Reforço para Jogos PettingZoo é uma biblioteca de código Python que entrega algoritmos prontos de DQN, PPO e A2C para aprendizado por reforço multiagente nos ambientes PettingZoo. Possui scripts padronizados de treinamento e avaliação, hiperparâmetros configuráveis, registro integrado no TensorBoard e suporte tanto para jogos competitivos quanto cooperativos. Pesquisadores e desenvolvedores podem clonar o repositório, ajustar os parâmetros do ambiente e do algoritmo, executar sessões de treinamento e visualizar métricas para avaliar e iterar rapidamente suas experiências em RL multiagente.

simple_rl é uma biblioteca minimalista em Python projetada para agilizar a pesquisa e educação em aprendizado por reforço. Ela fornece uma API consistente para definir ambientes e agentes, com suporte embutido para paradigmas comuns de RL, incluindo Q-learning, métodos de Monte Carlo e algoritmos de programação dinâmica como iteração de valores e de políticas. A estrutura inclui ambientes de exemplo como GridWorld, MountainCar e Multi-Armed Bandits, facilitando experimentação prática. Os usuários podem estender classes básicas para implementar ambientes ou agentes personalizados, enquanto funções utilitárias cuidam de registro, acompanhamento de desempenho e avaliação de políticas. A arquitetura leve de simple_rl e sua base de código clara a tornam ideal para prototipagem rápida, ensino dos fundamentos de RL e benchmarking de novos algoritmos em um ambiente reprodutível e de fácil compreensão.

RL Shooter é uma estrutura baseada em Python que integra ViZDoom com APIs do OpenAI Gym para criar um ambiente de aprendizagem por reforço flexível para jogos FPS. Os usuários podem definir cenários, mapas e estruturas de recompensa personalizadas para treinar agentes em tarefas de navegação, detecção de alvos e tiro. Com quadros de observação ajustáveis, espaços de ação e facilidades de registro, suporta bibliotecas populares de RL profundo como Stable Baselines e RLlib, permitindo acompanhamento claro de desempenho e reprodutibilidade entre experimentos.

VacuumWorld é uma plataforma de simulação de código aberto projetada para facilitar o desenvolvimento e avaliação de algoritmos de aprendizagem por reforço multiagente. Oferece ambientes baseados em grade onde os agentes de limpeza de vácuo virtuais operam para detectar e remover manchas de sujeira em layouts personalizáveis. Os usuários podem ajustar parâmetros como tamanho da grade, distribuição de sujeira, ruído de movimento estocástico e estruturas de recompensa para modelar cenários diversos. A estrutura inclui suporte integrado para protocolos de comunicação de agentes, painéis de visualização em tempo real e utilitários de logging para rastreamento de desempenho. Com APIs simples em Python, pesquisadores podem integrar rapidamente seus algoritmos de RL, comparar estratégias cooperativas ou competitivas e conduzir experimentos reprodutíveis, tornando VacuumWorld ideal para pesquisa acadêmica e ensino.

SelfDrivingCarSimulator é uma estrutura leve em Python construída sobre Pygame que oferece um ambiente de condução 2D para treinar agentes de veículos autônomos usando aprendizado por reforço. Ela suporta layouts de pistas personalizáveis, modelos de sensores configuráveis (como LiDAR e emulação de câmeras), visualização em tempo real e registro de dados para análise de desempenho. Desenvolvedores podem integrar seus algoritmos de RL, ajustar parâmetros físicos e monitorar métricas como velocidade, taxa de colisões e funções de recompensa para iterar rapidamente em projetos de pesquisa e educação sobre condução autônoma.

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.

MultiAgentModel fornece uma API unificada para definir ambientes personalizados e classes de agentes para cenários multiagentes. Os desenvolvedores podem especificar espaços de observação e ação, estruturas de recompensa e canais de comunicação. O suporte embutido para algoritmos populares de RL como PPO, DQN e A2C permite o treino com configurações mínimas. Ferramentas de visualização em tempo real ajudam a monitorar interações de agentes e métricas de desempenho. A arquitetura modular garante fácil integração de novos algoritmos e módulos personalizados. Inclui também um sistema de configuração flexível para ajuste de hiperparâmetros, utilitários de registro para rastreamento de experimentos e compatibilidade com ambientes OpenAI Gym para portabilidade sem esforço. Os usuários podem colaborar em ambientes compartilhados e reproduzir sessões gravadas para análise.

O repositório Projetos Berkeley Pacman oferece uma base de código modular em Python onde os usuários constroem e testam agentes de IA em um labirinto de Pacman. Ele orienta os aprendizes através de busca não informada e informada (DFS, BFS, A*), busca adversarial multiagente (minimax, poda alpha-beta) e aprendizado por reforço (Q-learning com extração de características). Interfaces gráficas integradas visualizam o comportamento dos agentes em tempo real, enquanto casos de testes incorporados e um autograder verificam a correção. Ao iterar nas implementações dos algoritmos, os usuários ganham experiência prática em exploração de espaço de estados, design heurístico, raciocínio adversarial e aprendizado baseado em recompensas dentro de uma estrutura de jogo unificada.