Simple Playgrounds fornece uma plataforma modular para construir ambientes interativos em grade 2D, onde os agentes podem navegar por labirintos, interagir com objetos e completar tarefas. Os usuários definem layouts do ambiente, comportamentos de objetos e funções de recompensa via scripts simples em YAML ou Python. O renderizador integrado do Pygame oferece visualização em tempo real, enquanto uma API baseada em passos garante integração perfeita com bibliotecas de aprendizado por reforço, como Stable Baselines3. Com suporte para configurações multiagente, detecção de colisões e parâmetros de física personalizáveis, o Simple Playgrounds agiliza a prototipagem, benchmarking e demonstrações educacionais de algoritmos de IA.

LifelongAgentBench foi projetado para simular ambientes de aprendizagem contínua do mundo real, permitindo que os desenvolvedores testem agentes de IA em uma sequência de tarefas em evolução. A estrutura oferece uma API plug-and-play para definir novos cenários, carregar conjuntos de dados e configurar políticas de gerenciamento de memória. Módulos de avaliação integrados calculam métricas como transferência futura, transferência backward, taxa de esquecimento e desempenho acumulado. Os usuários podem implantar implementações de base ou integrar agentes proprietários, facilitando comparações diretas sob condições idênticas. Os resultados são exportados como relatórios padronizados, com gráficos e tabelas interativos. A arquitetura modular suporta extensões com carregadores de dados personalizados, métricas e plugins de visualização, garantindo que pesquisadores e engenheiros possam adaptar a plataforma a diferentes domínios de aplicação.

Este projeto de código aberto oferece uma estrutura completa de aprendizado por reforço multiagente construída em PyTorch e Unity ML-Agents. Inclui algoritmos DDPG descentralizados, wrappers de ambiente e roteiros de treinamento. Os usuários podem configurar políticas de agentes, redes críticas, buffers de replay e trabalhadores de treinamento paralelos. Ganchos de registro permitem monitoramento no TensorBoard, enquanto um código modular suporta funções de recompensa e parâmetros de ambiente personalizados. O repositório inclui cenas Unity de exemplo demonstrando tarefas colaborativas de navegação, tornando-se ideal para estender e testar cenários multiagente em simulações.