SoccerAgent é uma estrutura de IA especializada projetada para desenvolver e treinar agentes autônomos de futebol usando técnicas avançadas de aprendizado por reforço multiagente (MARL). Ela simula partidas de futebol realistas em ambientes 2D ou 3D, oferecendo ferramentas para definir funções de recompensa, personalizar atributos dos jogadores e implementar estratégias táticas. Os usuários podem integrar algoritmos populares de RL (como PPO, DDPG e MADDPG) via módulos integrados, monitorar o progresso do treinamento através de painéis de controle e visualizar comportamentos dos agentes em tempo real. A estrutura suporta treinamentos baseados em cenários para ataque, defesa e protocolos de coordenação. Com uma base de código extensível e documentação detalhada, SoccerAgent capacita pesquisadores e desenvolvedores a analisar dinâmicas de equipe e refinar estratégias de jogo impulsionadas por IA para projetos acadêmicos e comerciais.

VMAS é um kit completo para construir e treinar sistemas multiagentes usando aprendizado por reforço profundo. Suporta simulação paralela baseada em GPU de centenas de instâncias de ambientes, permitindo coleta de dados de alta taxa e treinamento escalável. Inclui implementações de algoritmos populares de MARL como PPO, MADDPG, QMIX e COMA, juntamente com interfaces modulares de políticas e ambientes para prototipagem rápida. O framework facilita o treinamento centralizado com execução descentralizada (CTDE), oferece ajuste de recompensa personalizável, espaços de observação e hooks de callback para logging e visualização. Com seu design modular, o VMAS integra-se perfeitamente com modelos PyTorch e ambientes externos, tornando-se ideal para pesquisa em tarefas cooperativas, competitivas e de motivos mistos, abrangendo robótica, controle de tráfego, alocação de recursos e cenários de IA de jogos.

A Acme é uma estrutura baseada em Python que simplifica o desenvolvimento e a avaliação de agentes de aprendizado por reforço. Oferece uma coleção de implementações de agentes pré-construídos (por exemplo, DQN, PPO, SAC), wrappers de ambientes, buffers de Replay e motores de execução distribuída. Pesquisadores podem combinar componentes para criar protótipos de novos algoritmos, monitorar métricas de treinamento com registro embutido e aproveitar pipelines distribuídos escaláveis para experimentos em grande escala. A Acme integra-se com TensorFlow e JAX, suporta ambientes personalizados via interfaces OpenAI Gym e inclui utilitários para checkpointing, avaliação e configuração de hiperparâmetros.

Fast Reinforcement Learning é uma estrutura especializada em Python projetada para acelerar o desenvolvimento e a execução de agentes de reforço de aprendizado. Oferece suporte imediato para algoritmos populares como PPO, A2C, DDPG e SAC, combinados com gerenciamento de ambientes vetorizados de alta vazão. Os usuários podem configurar facilmente redes de política, personalizar laços de treinamento e aproveitar a aceleração GPU para experimentos em larga escala. O design modular da biblioteca garante integração perfeita com ambientes OpenAI Gym, permitindo que pesquisadores e profissionais prototype, benchmark e implantem agentes em várias tarefas de controle, jogos e simulação.

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.