CrewAI-Learning é uma biblioteca de código aberto projetada para agilizar projetos de aprendizagem por reforço multiagente. Oferece estruturas de ambiente, definições modulares de agentes, funções de recompensa personalizáveis e um conjunto de algoritmos embutidos como DQN, PPO e A3C adaptados para tarefas colaborativas. Usuários podem definir cenários, gerenciar ciclos de treino, registrar métricas e visualizar resultados. O framework suporta configuração dinâmica de equipes de agentes e estratégias de compartilhamento de recompensas, facilitando o prototipagem, avaliação e otimização de soluções de IA cooperativa em várias áreas.

O módulo Java Action Linearprogram fornece uma ação especializada para a estrutura LightJason que permite aos agentes modelar e resolver tarefas de otimização linear. Os usuários podem configurar coeficientes de objetivo, adicionar restrições de igualdade e desigualdade, selecionar métodos de solução e executar o solucionador dentro do ciclo de raciocínio de um agente. Uma vez executada, a ação retorna os valores ótimos das variáveis e a pontuação do objetivo, que os agentes podem usar para planejamento ou execução subsequente. Este componente plug-and-play abstrai a complexidade do solucionador enquanto mantém controle total sobre as definições do problema por meio de interfaces Java.