Multi-Agent Miners oferece um ambiente de mundo em grade onde múltiplos agentes mineradores autônomos navegam, cavando e coletando recursos enquanto interagem entre si. Suporta tamanhos de mapa configuráveis, contagem de agentes e estruturas de recompensa, permitindo criar cenários competitivos ou cooperativos. O framework integra-se com bibliotecas populares de RL via PettingZoo, fornecendo APIs padronizadas para funções de reset, passo e renderização. Modos de visualização e suporte à registro ajudam na análise de comportamentos e resultados, tornando-o ideal para pesquisa, educação e avaliação de algoritmos em aprendizado por reforço multiagente.

multiagent-env é uma biblioteca open-source em Python projetada para simplificar a criação e avaliação de ambientes de aprendizado por reforço multiagente. Os usuários podem definir cenários cooperativos e adversariais especificando o número de agentes, espaços de ação e observação, funções de recompensa e dinâmica ambiental. Suporta visualização em tempo real, renderização configurável e fácil integração com frameworks RL baseados em Python, como Stable Baselines e RLlib. O design modular permite prototipagem rápida de novos cenários e benchmarking simples de algoritmos multiagentes.