Mava é uma biblioteca de código aberto baseada em JAX para desenvolver, treinar e avaliar sistemas de aprendizado por reforço multi-agente. Oferece implementações pré-construídas de algoritmos cooperativos e competitivos, como MAPPO e MADDPG, juntamente com ciclos de treinamento configuráveis que suportam fluxos de trabalho de nó único e distribuídos. Pesquisadores podem importar ambientes do PettingZoo ou definir ambientes personalizados, usando os componentes modulares do Mava para otimização de políticas, gerenciamento de buffer de replay e registro de métricas. A arquitetura flexível da estrutura permite integração perfeita de novos algoritmos, espaços de observação personalizados e estruturas de recompensa. Aproveitando as capacidades de auto-vectorização e aceleração de hardware do JAX, o Mava garante experimentos eficientes em larga escala e benchmarking reprodutível em diversos cenários multi-agente.

O NKC Multi-Agent Models fornece a pesquisadores e desenvolvedores uma ferramenta completa para projetar, treinar e avaliar sistemas de aprendizado por reforço multiagente. Possui uma arquitetura modular onde os usuários definem políticas personalizadas de agentes, dinâmicas ambientais e estruturas de recompensa. A integração perfeita com OpenAI Gym permite prototipagem rápida, enquanto o suporte a TensorFlow e PyTorch oferece flexibilidade na escolha dos backends de aprendizagem. A estrutura inclui utilitários para replay de experiência, treinamento centralizado com execução descentralizada e treinamento distribuído em múltiplas GPUs. Módulos extensos de registro e visualização capturam métricas de desempenho, facilitando o benchmarking e o ajuste de hiperparâmetros. Ao simplificar a configuração de cenários cooperativos, competitivos e de motivações mistas, o NKC Multi-Agent Models acelera experimentos em domínios como veículos autônomos, enxames robóticos e inteligência de jogos.

LightJason Benchmark oferece um conjunto abrangente de cenários pré-definidos e personalizáveis para testar sob estresse e avaliar aplicações multiagente construídas com o LightJason. Os usuários podem configurar contagem de agentes, padrões de comunicação e parâmetros ambientais para simular cargas do mundo real e avaliar o comportamento do sistema. As métricas incluem taxa de transferência de mensagens, tempos de resposta do agente, consumo de CPU e memória, registrando resultados em CSV e formatos gráficos. Sua integração com JUnit permite inclusão suave em pipelines automatizados, facilitando testes de regressão e desempenho como parte dos fluxos CI/CD. Com configurações ajustáveis e modelos de cenários extensíveis, o conjunto ajuda a identificar gargalos de desempenho, validar afirmações de escalabilidade e orientar otimizações arquiteturais para sistemas multiagentes de alto desempenho e resiliência.