gym-fx é uma biblioteca Python de código aberto que implementa um ambiente simulado de negociação de Forex usando a interface OpenAI Gym. Oferece suporte para múltiplos pares de moedas, integração de feeds de preços históricos, indicadores técnicos e funções de recompensa totalmente personalizáveis. Fornecendo uma API padronizada, o gym-fx simplifica o processo de benchmark e desenvolvimento de algoritmos de aprendizado por reforço para negociação algorítmica. Os usuários podem configurar deslizamentos de mercado, custos de transação e espaços de observação para simular cenários de negociação ao vivo, facilitando o desenvolvimento e avaliação robusta de estratégias.

MAPF_G2RL é uma estrutura de pesquisa de código aberto que une teoria dos gráficos e aprendizagem por reforço profundo para resolver o problema de busca de caminho multiagente (MAPF). Ela codifica nós e arestas em representações vetoriais, define funções de recompensa espacial e conscientes de colisões, e suporta vários algoritmos de RL, como DQN, PPO e A2C. A estrutura automatiza a criação de cenários gerando gráficos aleatórios ou importando mapas do mundo real, e coordena laços de treinamento que otimizam políticas para múltiplos agentes simultaneamente. Após o aprendizado, os agentes são avaliados em ambientes simulados para medir a otimização do caminho, o tempo de execução total e as taxas de sucesso. Seu design modular permite que pesquisadores estendam componentes essenciais, integrem novas técnicas de MARL e façam benchmarks contra solucionadores clássicos.

MARFT é uma biblioteca baseada em Python para LLMs, permitindo experimentos reprodutíveis e prototipagem rápida de sistemas de IA colaborativos.

RL Shooter é uma estrutura baseada em Python que integra ViZDoom com APIs do OpenAI Gym para criar um ambiente de aprendizagem por reforço flexível para jogos FPS. Os usuários podem definir cenários, mapas e estruturas de recompensa personalizadas para treinar agentes em tarefas de navegação, detecção de alvos e tiro. Com quadros de observação ajustáveis, espaços de ação e facilidades de registro, suporta bibliotecas populares de RL profundo como Stable Baselines e RLlib, permitindo acompanhamento claro de desempenho e reprodutibilidade entre experimentos.