MGym é uma estrutura especializada para criar e gerenciar ambientes de aprendizado por reforço multiagente (MARL) em Python. Permite aos usuários definir cenários complexos com múltiplos agentes, cada um com espaços de observação e ação ajustáveis, funções de recompensa e regras de interação. MGym suporta modos de execução síncrona e assíncrona, oferecendo simulação de agentes em paralelo e por turnos. Com uma API similar à do Gym, MGym integra-se facilmente com bibliotecas populares de RL como Stable Baselines, RLlib e PyTorch. Inclui módulos utilitários para benchmarking de ambientes, visualização de resultados e análise de desempenho, facilitando a avaliação sistemática de algoritmos MARL. Sua arquitetura modular permite prototipagem rápida de tarefas cooperativas, competitivas ou de agentes mistos, capacitando pesquisadores e desenvolvedores a acelerarem experimentações e pesquisas em MARL.