Este projeto de código aberto oferece uma estrutura completa de aprendizado por reforço multiagente construída em PyTorch e Unity ML-Agents. Inclui algoritmos DDPG descentralizados, wrappers de ambiente e roteiros de treinamento. Os usuários podem configurar políticas de agentes, redes críticas, buffers de replay e trabalhadores de treinamento paralelos. Ganchos de registro permitem monitoramento no TensorBoard, enquanto um código modular suporta funções de recompensa e parâmetros de ambiente personalizados. O repositório inclui cenas Unity de exemplo demonstrando tarefas colaborativas de navegação, tornando-se ideal para estender e testar cenários multiagente em simulações.

O MultiAgentSystems foi projetado para simplificar o processo de construção e avaliação de aplicações de aprendizado por reforço multiagente (MARL). A plataforma inclui implementações de algoritmos de ponta como MADDPG, QMIX, VDN e treinamento centralizado com execução descentralizada. Possui wrappers de ambiente modulares compatíveis com OpenAI Gym, protocolos de comunicação para interação entre agentes e utilitários de registro para rastrear métricas como modelagem de recompensas e taxas de convergência. Pesquisadores podem personalizar arquiteturas de agentes, ajustar hiperparâmetros e simular configurações como navegação cooperativa, alocação de recursos e jogos adversariais. Com suporte integrado para PyTorch, aceleração por GPU e integração com TensorBoard, o MultiAgentSystems acelera experimentação e benchmarking em domínios colaborativos e competitivos de múltiplos agentes.