MAGAIL implementa uma extensão multi-agente da Aprendizagem por Imitation Adversarial Generativa, permitindo que grupos de agentes aprendam comportamentos coordenados a partir de demonstrações de especialistas. Construída em Python com suporte para PyTorch (ou variantes do TensorFlow), MAGAIL consiste em módulos de política (gerador) e discriminador que são treinados em um ciclo adversarial. Os agentes geram trajetórias em ambientes como OpenAI Multi-Agent Particle Environment ou PettingZoo, que o discriminador avalia quanto à autenticidade em relação aos dados de especialistas. Através de atualizações iterativas, as redes de políticas convergem para estratégias semelhantes às dos especialistas sem funções de recompensa explícitas. O design modular do MAGAIL permite personalizar arquiteturas de rede, ingestão de dados de especialistas, integração com ambientes e hiperparâmetros de treinamento. Além disso, registros integrados e visualização no TensorBoard facilitam o monitoramento e análise do progresso e desempenho do aprendizado multi-agente.

HMAS é uma estrutura de código aberto em Python que permite o desenvolvimento de sistemas multiagente hierárquicos. Oferece abstrações para definir hierarquias de agentes, protocolos de comunicação entre agentes, integração de ambientes e loops de treinamento integrados. Pesquisadores e desenvolvedores podem usar HMAS para prototipar interações complexas de vários agentes, treinar políticas coordenadas e avaliar o desempenho em ambientes simulados. Seu design modular torna fácil estender e personalizar agentes, ambientes e estratégias de treinamento.