MARL-DPP é uma estrutura de código aberto que permite aprendizado por reforço multiagente (MARL) com diversidade garantida através de Processos de Pontos Determinantes (DPP). Abordagens tradicionais de MARL frequentemente sofrem de convergência de políticas para comportamentos semelhantes; MARL-DPP aborda isso incorporando medidas baseadas em DPP para encorajar os agentes a manter distribuições de ações diversas. O kit de ferramentas fornece código modular para incorporar DPP nos objetivos de treinamento, amostragem de políticas e gerenciamento de exploração. Inclui integração pronta para uso com ambientes padrão do OpenAI Gym e do Ambiente de Partículas Multiagente (MPE), além de utilitários para gerenciamento de hiperparâmetros, registro e visualização de métricas de diversidade. Pesquisadores podem avaliar o impacto de restrições de diversidade em tarefas cooperativas, alocação de recursos e jogos competitivos. O design extensível suporta ambientes personalizados e algoritmos avançados, facilitando a exploração de variantes do MARL-DPP.

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.

O PyGame Learning Environment (PLE) é uma estrutura Python de código aberto projetada para simplificar o desenvolvimento, teste e benchmark de agentes de aprendizagem por reforço dentro de cenários de jogos personalizados. Oferece uma coleção de jogos leves baseados em Pygame com suporte embutido para observações de agentes, espaços de ações discretas e contínuas, modelagem de recompensas e renderização do ambiente. O PLE apresenta uma API fácil de usar compatível com wrappers do OpenAI Gym, permitindo integração tranquila com bibliotecas RL populares, como Stable Baselines e TensorForce. Pesquisadores e desenvolvedores podem customizar parâmetros do jogo, implementar novos jogos e aproveitar ambientes vetorizados para treinamento acelerado. Com contribuições ativas da comunidade e documentação extensa, o PLE serve como uma plataforma versátil para pesquisa acadêmica, educação e prototipagem de aplicações RL do mundo real.