VacuumWorld é uma plataforma de simulação de código aberto projetada para facilitar o desenvolvimento e avaliação de algoritmos de aprendizagem por reforço multiagente. Oferece ambientes baseados em grade onde os agentes de limpeza de vácuo virtuais operam para detectar e remover manchas de sujeira em layouts personalizáveis. Os usuários podem ajustar parâmetros como tamanho da grade, distribuição de sujeira, ruído de movimento estocástico e estruturas de recompensa para modelar cenários diversos. A estrutura inclui suporte integrado para protocolos de comunicação de agentes, painéis de visualização em tempo real e utilitários de logging para rastreamento de desempenho. Com APIs simples em Python, pesquisadores podem integrar rapidamente seus algoritmos de RL, comparar estratégias cooperativas ou competitivas e conduzir experimentos reprodutíveis, tornando VacuumWorld ideal para pesquisa acadêmica e ensino.

Multi-Agent Miners oferece um ambiente de mundo em grade onde múltiplos agentes mineradores autônomos navegam, cavando e coletando recursos enquanto interagem entre si. Suporta tamanhos de mapa configuráveis, contagem de agentes e estruturas de recompensa, permitindo criar cenários competitivos ou cooperativos. O framework integra-se com bibliotecas populares de RL via PettingZoo, fornecendo APIs padronizadas para funções de reset, passo e renderização. Modos de visualização e suporte à registro ajudam na análise de comportamentos e resultados, tornando-o ideal para pesquisa, educação e avaliação de algoritmos em aprendizado por reforço multiagente.