MAGAIL implementa uma extensão multi-agente da Aprendizagem por Imitation Adversarial Generativa, permitindo que grupos de agentes aprendam comportamentos coordenados a partir de demonstrações de especialistas. Construída em Python com suporte para PyTorch (ou variantes do TensorFlow), MAGAIL consiste em módulos de política (gerador) e discriminador que são treinados em um ciclo adversarial. Os agentes geram trajetórias em ambientes como OpenAI Multi-Agent Particle Environment ou PettingZoo, que o discriminador avalia quanto à autenticidade em relação aos dados de especialistas. Através de atualizações iterativas, as redes de políticas convergem para estratégias semelhantes às dos especialistas sem funções de recompensa explícitas. O design modular do MAGAIL permite personalizar arquiteturas de rede, ingestão de dados de especialistas, integração com ambientes e hiperparâmetros de treinamento. Além disso, registros integrados e visualização no TensorBoard facilitam o monitoramento e análise do progresso e desempenho do aprendizado multi-agente.

SoccerAgent é uma estrutura de IA especializada projetada para desenvolver e treinar agentes autônomos de futebol usando técnicas avançadas de aprendizado por reforço multiagente (MARL). Ela simula partidas de futebol realistas em ambientes 2D ou 3D, oferecendo ferramentas para definir funções de recompensa, personalizar atributos dos jogadores e implementar estratégias táticas. Os usuários podem integrar algoritmos populares de RL (como PPO, DDPG e MADDPG) via módulos integrados, monitorar o progresso do treinamento através de painéis de controle e visualizar comportamentos dos agentes em tempo real. A estrutura suporta treinamentos baseados em cenários para ataque, defesa e protocolos de coordenação. Com uma base de código extensível e documentação detalhada, SoccerAgent capacita pesquisadores e desenvolvedores a analisar dinâmicas de equipe e refinar estratégias de jogo impulsionadas por IA para projetos acadêmicos e comerciais.

Ant_racer é uma plataforma virtual de perseguição e evasão multiagente que fornece um ambiente de jogo para estudar o aprendizado por reforço multiagente. Construído sobre OpenAI Gym e Mujoco, permite aos usuários simular interações entre múltiplos agentes autônomos em tarefas de perseguição e evasão. A plataforma suporta implementação e teste de algoritmos de aprendizado por reforço como DDPG em um ambiente fisicamente realista. É útil para pesquisadores e desenvolvedores interessados em comportamentos de IA multiagente em cenários dinâmicos.