CybMASDE ermöglicht Forschern und Entwicklern den Bau, die Konfiguration und die Ausführung von Multi-Agenten-Simulationen mit Deep Reinforcement Learning. Benutzer können benutzerdefinierte Szenarien erstellen, Agentenrollen und Belohnungsfunktionen definieren und Standard- oder benutzerdefinierte RL-Algorithmen integrieren. Das Framework umfasst Umgebungs-Server, netzwerkbasierte Agentenschnittstellen, Datensammler und Rendering-Werkzeuge. Es unterstützt paralleles Training, Echtzeitüberwachung und Modellcheckpointing. Die modulare Architektur von CybMASDE erlaubt die nahtlose Integration neuer Agenten, Beobachtungsräume und Trainingsstrategien, was die Experimente in Bereichen wie kooperative Steuerung, Schwarmverhalten, Ressourcenallokation und anderen Multi-Agenten-Anwendungsfällen beschleunigt.

Shepherding ist ein Open-Source-Simulationsframework, das für Reinforcement-Learning-Forscher und Entwickler entwickelt wurde, um Multi-Agent-Hütaufgaben zu untersuchen und umzusetzen. Es bietet eine mit Gym kompatible Umgebung, in der Agenten Verhalten wie Umrunden, Sammeln und Verteilen von Zielgruppen in kontinuierlichen oder diskreten Räumen erlernen können. Das Framework umfasst modulare Belohnungsformungsfunktionen, Umgebungsparametrisierung und Logging-Tools zur Überwachung der Trainingsleistung. Benutzer können Hindernisse, dynamische Agentenzahlen und eigene Policies mit TensorFlow oder PyTorch definieren. Visualisierungsskripte erzeugen Trajektorienplots und Videos der Agenteninteraktionen. Das modulare Design von Shepherding ermöglicht eine nahtlose Integration mit bestehenden RL-Bibliotheken, um reproduzierbare Experimente, Benchmarking innovativer Koordinationsstrategien und die schnelle Entwicklung KI-gestützter Hütlösungen zu realisieren.

DeepMind MAS Environment ist eine Python-Bibliothek, die eine standardisierte Schnittstelle zum Aufbau und zur Simulation von Multi-Agent-Reinforcement-Learning-Aufgaben bietet. Es ermöglicht die Konfiguration der Anzahl der Agenten, die Definition von Beobachtungs- und Aktionsräumen sowie die Anpassung von Belohnungsstrukturen. Das Framework unterstützt Kommunikationskanäle zwischen Agenten, Leistungsprotokollierung und Rendering-Funktionen. Forscher können DeepMind MAS Environment nahtlos mit beliebten RL-Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch integrieren, um neue Algorithmen zu benchmarken, Kommunikationsprotokolle zu testen und sowohl diskrete als auch kontinuierliche Steuerungsdomänen zu analysieren.

Dead-simple Selbstlernen bietet Entwicklern eine äußerst einfache Methode, um Verstärkungslernagenten in Python zu erstellen und zu trainieren. Das Framework abstrahiert Kernkomponenten des RL, wie Umgebungswrapper, Policy-Module und Erfahrungspuffer, in prägnante Schnittstellen. Nutzer können schnell Umgebungen initialisieren, benutzerdefinierte Policies mit vertrauten Backends wie PyTorch oder TensorFlow definieren und Trainingsschleifen mit integrierter Protokollierung und Checkpoints ausführen. Die Bibliothek unterstützt on-policy und off-policy Algorithmen, was flexible Experimente mit Q-Learning, Policy-Gradients und Actor-Critic-Methoden ermöglicht. Durch die Reduktion von Boilerplate-Code erlaubt Dead-simple Selbstlernen Praktikern, Pädagogen und Forschern, Algorithmen zu prototypisieren, Hypothesen zu testen und die Agentenleistung zu visualisieren – mit minimaler Konfiguration. Das modulare Design erleichtert auch die Integration mit bestehenden ML-Stacks und maßgeschneiderten Umgebungen.

Acme ist ein auf Python basierendes Framework, das die Entwicklung und Bewertung von Reinforcement-Learning-Agenten vereinfacht. Es bietet eine Sammlung von vorgefertigten Agentenimplementierungen (z.B. DQN, PPO, SAC), Umgebungs-Wrapper, Replay-Puffer und verteilte Ausführungsmaschinen. Forscher können Komponenten kombinieren, um neue Algorithmen zu prototypisieren, Trainingsmetriken mit integriertem Logging zu überwachen und skalierbare verteilte Pipelines für groß angelegte Experimente zu nutzen. Acme integriert sich mit TensorFlow und JAX, unterstützt benutzerdefinierte Umgebungen via OpenAI Gym-Interfaces und enthält Hilfsprogramme für Checkpoints, Evaluationen und Hyperparameter-Konfigurationen.