EthicalEvalMAS fornece um ambiente modular para avaliar sistemas multiagentes em dimensões éticas-chave, como justiça, autonomia, privacidade, transparência e beneficência. Os usuários podem gerar cenários personalizados ou usar modelos predefinidos, definir métricas específicas, executar scripts de avaliação automatizados e visualizar resultados por meio de ferramentas de relato integradas. Sua arquitetura extensível suporta integração com plataformas MAS existentes e facilita a avaliação ética reproduzível em diferentes comportamentos de agentes.

multiagent_envs oferece um conjunto modular de ambientes baseados em Python, sob medida para pesquisa e desenvolvimento em aprendizado por reforço multiagente. Inclui cenários como navegação cooperativa, predador-vítima, dilemas sociais e arenas competitivas. Cada ambiente permite definir o número de agentes, características de observação, funções de recompensa e dinâmica de colisões. O framework integra-se perfeitamente com bibliotecas populares de RL, como Stable Baselines e RLlib, permitindo loops de treinamento vetorizados, execução paralela e fácil registro. Os usuários podem estender cenários existentes ou criar novos seguindo uma API simples, acelerando a experimentação com algoritmos como MADDPG, QMIX e PPO em uma configuração consistente e reprodutível.