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.

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.