Multiagent-Prediction-Reward é uma estrutura orientada à pesquisa que integra modelos de previsão e mecanismos de distribuição de recompensas para aprendizado por reforço multiagente. Inclui wrappers de ambiente, módulos neurais para previsão de ações dos pares, e lógica de roteamento de recompensas personalizável que se adapta ao desempenho do agente. O repositório fornece arquivos de configuração, scripts de exemplo e painéis de avaliação para rodar experimentos em tarefas cooperativas. Usuários podem estender o código para testar novas funções de recompensa, integrar novos ambientes e comparar com algoritmos RL multiagente estabelecidos.

O Mean-Field MARL fornece uma estrutura robusta em Python para implementar e avaliar algoritmos de aprendizado por reforço multiagente de campo médio. Ele aproxima interações em grande escala de agentes modelando o efeito médio dos agentes vizinhos via Q-learning de campo médio. A biblioteca inclui wrappers de ambientes, módulos de políticas de agentes, loops de treinamento e métricas de avaliação, permitindo treinamento escalável com centenas de agentes. Construído em PyTorch para aceleração GPU, suporta ambientes personalizáveis como Particle World e Gridworld. Seu design modular permite fácil extensão com novos algoritmos, enquanto as ferramentas integradas de registro e visualização baseadas em Matplotlib acompanham recompensas, curvas de perda e distribuições de campo médio. Scripts de exemplo e documentação orientam os usuários na configuração, na experimentação e na análise de resultados, tornando-o ideal tanto para pesquisa quanto para prototipagem de sistemas multiagentes em grande escala.

Auto-aprendizado simples oferece aos desenvolvedores uma abordagem extremamente simples para criar e treinar agentes de aprendizado por reforço em Python. A estrutura abstrai componentes principais de RL, como wrappers de ambientes, módulos de política e buffers de experiência, em interfaces concisas. Os usuários podem rapidamente inicializar ambientes, definir políticas personalizadas usando backends familiares como PyTorch ou TensorFlow, e executar loops de treinamento com registro e pontos de verificação integrados. A biblioteca suporta algoritmos on-policy e off-policy, permitindo experimentações flexíveis com Q-learning, gradientes de política e métodos ator-crítico. Ao reduzir o código boilerplate, auto-aprendizado simples permite que praticantes, educadores e pesquisadores prototype algoritmos, testem hipóteses e visualizem o desempenho do agente com configuração mínima. Seu design modular também facilita a integração com stacks de ML existentes e ambientes personalizados.