Sistema Multi-Agentes do Zero oferece um conjunto abrangente de módulos Python para construir, personalizar e avaliar ambientes multi-agentes do zero. Os usuários podem definir modelos de mundo, criar classes de agentes com entradas sensoriais únicas e capacidades de ação, e estabelecer protocolos de comunicação flexíveis para cooperação ou competição. A estrutura suporta alocação dinâmica de tarefas, módulos de planejamento estratégico e monitoramento de desempenho em tempo real. Sua arquitetura modular permite integração fácil de algoritmos personalizados, funções de recompensa e mecanismos de aprendizado. Com ferramentas de visualização integradas e utilitários de registro, os desenvolvedores podem monitorar interações de agentes e diagnosticar padrões de comportamento. Projetado para extensibilidade e clareza, o sistema atende tanto pesquisadores explorando IA distribuída quanto educadores ensinando modelagem baseada em agentes.

Nevermined oferece uma solução para construção de ecossistemas digitais que fornece capacidades para criar redes personalizadas para várias entidades interagirem. A plataforma utiliza contratos inteligentes para controle de acesso e computação in-situ, permitindo que cálculos e dados se movam de forma eficiente. Esta solução abrangente inclui proveniência embutida, possibilitando a gestão eficiente de dados e IA. Ela apoia a transformação de dados e IA em ativos monetizáveis, reduzindo barreiras de entrada e incentivando a colaboração em ambientes competitivos.

Selective Reincarnation introduz um mecanismo de treinamento dinâmico baseado em população, adaptado ao MARL. O desempenho de cada agente é avaliado regularmente em relação a limites predefinidos. Quando o desempenho de um agente cai abaixo de seus pares, seus pesos são redefinidos para os do agente com melhor desempenho atual, reencarnando-o com comportamentos comprovados. Essa abordagem mantém a diversidade ao redefinir apenas os menos eficazes, minimizando redefinições destrutivas enquanto direciona a exploração para políticas de alta recompensa. Permitindo herança direcionada de parâmetros de redes neurais, a plataforma reduz a variância e acelera a convergência em ambientes cooperativos ou competitivos. Compatível com qualquer algoritmo MARL baseado em gradiente de política, a implementação se integra facilmente aos fluxos de trabalho baseados em PyTorch e inclui hiperparâmetros configuráveis para frequência de avaliação, critérios de seleção e ajuste de estratégias de redefinição.