MARFT é uma biblioteca baseada em Python para LLMs, permitindo experimentos reprodutíveis e prototipagem rápida de sistemas de IA colaborativos.

O Monitoramento Multi-Agente oferece uma estrutura de simulação flexível onde vários agentes de IA atuam como predadores ou vagabundos em um mundo de grade discreta. Os usuários podem configurar parâmetros do ambiente como dimensões da grade, número de agentes, raios de detecção e estruturas de recompensa. O repositório inclui classes Python para comportamento de agentes, scripts de geração de cenários, visualização embutida via matplotlib e integração perfeita com bibliotecas populares de aprendizado por reforço. Isso facilita benchmarks de coordenação multiagente, desenvolvimento de estratégias de vigilância personalizadas e execução de experimentos reprodutíveis.

Este projeto de código aberto oferece uma estrutura completa de aprendizado por reforço multiagente construída em PyTorch e Unity ML-Agents. Inclui algoritmos DDPG descentralizados, wrappers de ambiente e roteiros de treinamento. Os usuários podem configurar políticas de agentes, redes críticas, buffers de replay e trabalhadores de treinamento paralelos. Ganchos de registro permitem monitoramento no TensorBoard, enquanto um código modular suporta funções de recompensa e parâmetros de ambiente personalizados. O repositório inclui cenas Unity de exemplo demonstrando tarefas colaborativas de navegação, tornando-se ideal para estender e testar cenários multiagente em simulações.

RL Shooter é uma estrutura baseada em Python que integra ViZDoom com APIs do OpenAI Gym para criar um ambiente de aprendizagem por reforço flexível para jogos FPS. Os usuários podem definir cenários, mapas e estruturas de recompensa personalizadas para treinar agentes em tarefas de navegação, detecção de alvos e tiro. Com quadros de observação ajustáveis, espaços de ação e facilidades de registro, suporta bibliotecas populares de RL profundo como Stable Baselines e RLlib, permitindo acompanhamento claro de desempenho e reprodutibilidade entre experimentos.

A Shepherding é uma estrutura de simulação de código aberto projetada para pesquisadores e desenvolvedores de aprendizado por reforço estudarem e implementarem tarefas de pastoreio multiagente. Oferece um ambiente compatível com Gym onde agentes podem ser treinados para desempenhar comportamentos como flanquear, coletar e dispersar grupos-alvo em espaços contínuos ou discretos. A estrutura inclui funções modulares de formação de recompensa, parametrização do ambiente e utilitários de registro para monitorar o desempenho de treinamento. Os usuários podem definir obstáculos, populações dinâmicas de agentes e políticas personalizadas usando TensorFlow ou PyTorch. Scripts de visualização geram gráficos de trajetórias e gravações de vídeo das interações dos agentes. O design modular do Shepherding permite integração perfeita com bibliotecas de RL existentes, possibilitando experimentos reprodutíveis, benchmark de novas estratégias de coordenação e prototipagem rápida de soluções de pastoreio impulsionadas por IA.

Simple Playgrounds fornece uma plataforma modular para construir ambientes interativos em grade 2D, onde os agentes podem navegar por labirintos, interagir com objetos e completar tarefas. Os usuários definem layouts do ambiente, comportamentos de objetos e funções de recompensa via scripts simples em YAML ou Python. O renderizador integrado do Pygame oferece visualização em tempo real, enquanto uma API baseada em passos garante integração perfeita com bibliotecas de aprendizado por reforço, como Stable Baselines3. Com suporte para configurações multiagente, detecção de colisões e parâmetros de física personalizáveis, o Simple Playgrounds agiliza a prototipagem, benchmarking e demonstrações educacionais de algoritmos de IA.