MagicBlocks transforma a maneira como os usuários criam e experimentam mundos virtuais com suas poderosas ferramentas impulsionadas por IA. Este agente de IA simplifica o design de ambientes 3D automatizando tarefas complexas, tornando-o acessível tanto para iniciantes quanto para criadores experientes. Os usuários podem facilmente manipular elementos, personalizar ambientes e visualizar suas ideias em tempo real, garantindo um fluxo de trabalho criativo contínuo do conceito à execução.

Patrolling-Zoo oferece uma estrutura flexível que permite aos usuários criar e experimentar tarefas de patrulhamento multiagente em Python. A biblioteca inclui uma variedade de ambientes baseados em grade e grafo, simulando cenários de vigilância, monitoramento e cobertura. Os usuários podem configurar o número de agentes, tamanho do mapa, topologia, funções de recompensa e espaços de observação. Com compatibilidade com as APIs do PettingZoo e Gym, suporta integração perfeita com algoritmos populares de aprendizado por reforço. Este ambiente facilita a avaliação e comparação de técnicas MARL sob configurações consistentes. Ao fornecer cenários padrão e ferramentas para personalizar novos, Patrolling-Zoo acelera pesquisas em robótica autônoma, vigilância de segurança, operações de busca e resgate e cobertura eficiente de áreas usando estratégias de coordenação multiagente.

MADDPG escalável é uma estrutura orientada à pesquisa para aprendizado por reforço multiagente, oferecendo uma implementação escalável do algoritmo MADDPG. Possui críticos centralizados durante o treinamento e atores independentes em tempo de execução para estabilidade e eficiência. A biblioteca inclui scripts Python para definir ambientes personalizados, configurar arquiteturas de rede e ajustar hiperparâmetros. Os usuários podem treinar múltiplos agentes em paralelo, monitorar métricas e visualizar curvas de aprendizado. Integra-se com ambientes semelhantes ao OpenAI Gym e suporta aceleração GPU via TensorFlow. Ao fornecer componentes modulares, o MADDPG escalável permite experimentações flexíveis em tarefas multiagente cooperativas, competitivas ou mistas, facilitando prototipagem rápida e benchmarking.

AutoDRIVE Cooperative MARL é uma estrutura hospedada no GitHub que combina o simulador de condução urbana AutoDRIVE com algoritmos adaptáveis de aprendizado por reforço multiagente. Inclui scripts de treinamento, wrappers de ambiente, métricas de avaliação e ferramentas de visualização para desenvolver e testar políticas de condução cooperativa. Os usuários podem configurar os espaços de observação dos agentes, funções de recompensa e hiperparâmetros de treinamento. O repositório suporta extensões modulares, permitindo definições personalizadas de tarefas, aprendizagem por currículo e acompanhamento de desempenho para pesquisas em coordenação de veículos autônomos.