ANAC-agents é um framework baseado em Python que centraliza múltiplas implementações de agentes de negociação para a Competição de Agentes de Negociação Automatizada (ANAC). Cada agente no repositório incorpora estratégias distintas de modelagem de utilidade, geração de propostas, táticas de concessão e critérios de aceitação, facilitando estudos comparativos e prototipagem rápida. Usuários podem definir domínios de negociação com questões personalizadas e perfis de preferência, então simular negociações bilaterais ou competições no estilo torneio entre agentes. O kit inclui scripts de configuração, métricas de avaliação e utilitários de registro para analisar dinâmicas de negociação. Pesquisadores e desenvolvedores podem estender agentes existentes, testar algoritmos inovadores ou integrar módulos de aprendizagem externos, acelerando a inovação em barganha automatizada e tomada de decisão estratégica sob informações incompletas.

Gym-Recsys é uma caixa de ferramentas que encapsula tarefas de recomendação em ambientes OpenAI Gym, permitindo que algoritmos de aprendizagem por reforço interajam de forma passo a passo com matrizes simuladas de usuário-item. Fornece geradores de comportamento de usuário sintéticos, suporta carregamento de conjuntos de dados populares e fornece métricas padrão de recomendação, como Precision@K e NDCG. Os usuários podem personalizar funções de recompensa, modelos de usuário e pools de itens para experimentar diferentes estratégias de recomendação baseadas em RL de forma reproduzível.

Na sua essência, Gomoku Battle fornece um ambiente de simulação robusto onde agentes de IA aderem a um protocolo baseado em JSON para receber atualizações do estado do tabuleiro e enviar decisões de movimento. Os desenvolvedores podem integrar estratégias personalizadas implementando interfaces Python simples, aproveitando bots de exemplo fornecidos como referência. O gerenciador de torneios integrado automatiza o agendamento de partidas de rodada-robin e eliminatórias, enquanto logs detalhados capturam métricas como taxas de vitória, tempos de movimento e históricos de jogos. Os resultados podem ser exportados como CSV ou JSON para análise estatística adicional. A estrutura suporta execução paralela para acelerar experimentos em larga escala e pode ser estendida para incluir variações de regras personalizadas ou pipelines de treinamento, tornando-se ideal para pesquisa, educação e desenvolvimento competitivo de IA.

Halite II é uma estrutura de desafio de código aberto que hospeda partidas de estratégia por turnos entre bots escritos pelos usuários. A cada rodada, os agentes recebem um estado do mapa, enviam comandos de movimento e ataque, e competem para controlar o maior território. A plataforma inclui um servidor de jogos, parser de mapas e ferramenta de visualização. Desenvolvedores podem testar localmente, refinar heurísticas, otimizar desempenho sob restrição de tempo e enviar para uma tabela de classificação online. O sistema suporta melhorias iterativas do bot, cooperação multi-agentes e pesquisa de estratégias personalizadas em um ambiente padronizado.

O repositório Projetos Berkeley Pacman oferece uma base de código modular em Python onde os usuários constroem e testam agentes de IA em um labirinto de Pacman. Ele orienta os aprendizes através de busca não informada e informada (DFS, BFS, A*), busca adversarial multiagente (minimax, poda alpha-beta) e aprendizado por reforço (Q-learning com extração de características). Interfaces gráficas integradas visualizam o comportamento dos agentes em tempo real, enquanto casos de testes incorporados e um autograder verificam a correção. Ao iterar nas implementações dos algoritmos, os usuários ganham experiência prática em exploração de espaço de estados, design heurístico, raciocínio adversarial e aprendizado baseado em recompensas dentro de uma estrutura de jogo unificada.

DeepMind MAS Environment é uma biblioteca Python que fornece uma interface padronizada para construir e simular tarefas de aprendizado por reforço multiagente. Permite configurar o número de agentes, definir espaços de observação e ação, e personalizar estruturas de recompensa. A estrutura suporta canais de comunicação entre agentes, registro de desempenho e capacidades de renderização. Pesquisadores podem integrar facilmente o DeepMind MAS Environment com bibliotecas populares de RL, como TensorFlow e PyTorch, para avaliar novos algoritmos, testar protocolos de comunicação e analisar domínios de controle discretos e contínuos.

Mockaroni é uma plataforma projetada para gerar dados textuais sintéticos personalizados que se parecem e se sentem semelhantes aos dados do mundo real. Os dados gerados podem ser usados para várias aplicações, como treinamento de modelos de IA e aprendizado de máquina, teste de algoritmos e mais. Com modelos personalizáveis e algoritmos de geração avançados, o Mockaroni garante que seus modelos estejam bem preparados para cenários de dados do mundo real, melhorando sua eficiência e eficácia.