A biblioteca de Aprendizado por Reforço Multiagente de alaamoheb é uma ferramenta abrangente de código aberto projetada para facilitar o desenvolvimento, treinamento e avaliação de múltiplos agentes atuando em ambientes compartilhados. Inclui implementações modulares de algoritmos baseados em valor e política, como DQN, PPO, MADDPG e outros. O repositório suporta integração com OpenAI Gym, Unity ML-Agents e o StarCraft Multi-Agent Challenge, permitindo experimentações em cenários de pesquisa e do mundo real. Com configurações de experimentos baseadas em YAML, utilitários de log e ferramentas de visualização, comunicadores podem monitorar curvas de aprendizado, ajustar hiperparâmetros e comparar algoritmos diversos. Essa estrutura acelera experimentações em tarefas multiagente cooperativas, competitivas ou mistas, facilitando pesquisas reprodutíveis e benchmarks.

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.