O MultiAgentSystems foi projetado para simplificar o processo de construção e avaliação de aplicações de aprendizado por reforço multiagente (MARL). A plataforma inclui implementações de algoritmos de ponta como MADDPG, QMIX, VDN e treinamento centralizado com execução descentralizada. Possui wrappers de ambiente modulares compatíveis com OpenAI Gym, protocolos de comunicação para interação entre agentes e utilitários de registro para rastrear métricas como modelagem de recompensas e taxas de convergência. Pesquisadores podem personalizar arquiteturas de agentes, ajustar hiperparâmetros e simular configurações como navegação cooperativa, alocação de recursos e jogos adversariais. Com suporte integrado para PyTorch, aceleração por GPU e integração com TensorBoard, o MultiAgentSystems acelera experimentação e benchmarking em domínios colaborativos e competitivos de múltiplos agentes.

O Text-to-Reward fornece um pipeline para treinar modelos de recompensa que mapeiam descrições de tarefas ou feedback baseado em texto em valores de recompensa escalar para agentes de RL. Aproveitando arquiteturas baseadas em transformadores e ajustando finamente com dados de preferência humana coletados, o framework aprende automaticamente a interpretar instruções em linguagem natural como sinais de recompensa. Os usuários podem definir tarefas arbitrárias por meio de prompts de texto, treinar o modelo e, posteriormente, incorporar a função de recompensa aprendida em qualquer algoritmo de RL. Essa abordagem elimina a necessidade de moldar manualmente recompensas, aumenta a eficiência de amostragem e permite que agentes sigam instruções complexas de múltiplas etapas em ambientes simulados ou do mundo real.