VacuumWorld é uma plataforma de simulação de código aberto projetada para facilitar o desenvolvimento e avaliação de algoritmos de aprendizagem por reforço multiagente. Oferece ambientes baseados em grade onde os agentes de limpeza de vácuo virtuais operam para detectar e remover manchas de sujeira em layouts personalizáveis. Os usuários podem ajustar parâmetros como tamanho da grade, distribuição de sujeira, ruído de movimento estocástico e estruturas de recompensa para modelar cenários diversos. A estrutura inclui suporte integrado para protocolos de comunicação de agentes, painéis de visualização em tempo real e utilitários de logging para rastreamento de desempenho. Com APIs simples em Python, pesquisadores podem integrar rapidamente seus algoritmos de RL, comparar estratégias cooperativas ou competitivas e conduzir experimentos reprodutíveis, tornando VacuumWorld ideal para pesquisa acadêmica e ensino.
Recursos Principais do VacuumWorld
Ambiente multiagente baseado em grade
Parâmetros de mapa personalizáveis
Suporte a dinâmicas estocásticas
Interfaces de comunicação entre agentes
Visualização em tempo real
Coleta de logs e métricas
Prós e Contras do VacuumWorld
Contras
Limitado a ambientes simplificados baseados em grade que podem não representar completamente a complexidade do mundo real.
Nenhuma informação sobre aplicação comercial ou preços disponível.
Falta suporte amplo da comunidade ou integração com frameworks populares de IA.
Prós
Fornece um ambiente controlado para pesquisa e desenvolvimento de agentes de IA.
Suporta experimentação com múltiplas técnicas de IA, como planejamento e aprendizado por reforço.
Facilita a pesquisa acadêmica simulando tarefas baseadas em agentes em um mundo virtual simplificado.
Aeiva é uma plataforma voltada para desenvolvedores que permite criar, implantar e avaliar agentes de IA autônomos em ambientes de simulação flexíveis. Possui um motor baseado em plugins para definição de ambiente, APIs intuitivas para personalizar ciclos de decisão dos agentes e coleta de métricas integrada para análise de desempenho. O framework suporta integração com OpenAI Gym, PyTorch e TensorFlow, além de oferecer uma interface web em tempo real para monitorar simulações ao vivo. As ferramentas de benchmark do Aeiva permitem organizar torneios de agentes, registrar resultados e visualizar comportamentos para ajustar estratégias e acelerar a pesquisa em IA multiagentes.