multi_agent_celar é projetado como uma plataforma de IA modular que permite comunicação por linguagem emergente entre múltiplos agentes inteligentes em ambientes simulados. Os usuários podem definir comportamentos de agentes via arquivos de política, configurar parâmetros de ambiente e lançar sessões de treinamento coordenadas onde os agentes evoluem seus próprios protocolos de comunicação para resolver tarefas cooperativas. O framework inclui scripts de avaliação, ferramentas de visualização e suporte para experimentos escaláveis, tornando-o ideal para pesquisas sobre colaboração entre múltiplos agentes, linguagem emergente e processos de tomada de decisão.

Auto-aprendizado simples oferece aos desenvolvedores uma abordagem extremamente simples para criar e treinar agentes de aprendizado por reforço em Python. A estrutura abstrai componentes principais de RL, como wrappers de ambientes, módulos de política e buffers de experiência, em interfaces concisas. Os usuários podem rapidamente inicializar ambientes, definir políticas personalizadas usando backends familiares como PyTorch ou TensorFlow, e executar loops de treinamento com registro e pontos de verificação integrados. A biblioteca suporta algoritmos on-policy e off-policy, permitindo experimentações flexíveis com Q-learning, gradientes de política e métodos ator-crítico. Ao reduzir o código boilerplate, auto-aprendizado simples permite que praticantes, educadores e pesquisadores prototype algoritmos, testem hipóteses e visualizem o desempenho do agente com configuração mínima. Seu design modular também facilita a integração com stacks de ML existentes e ambientes personalizados.