multi_agent_celar ist als modulares KI-Plattform konzipiert, die aufkommende Sprachkommunikation zwischen mehreren intelligenten Agenten in simulierten Umgebungen ermöglicht. Benutzer können das Verhalten der Agenten über Policy-Dateien definieren, Umgebungsparameter konfigurieren und koordinierte Trainingssitzungen starten, bei denen die Agenten ihre eigenen Kommunikationsprotokolle entwickeln, um kooperative Aufgaben zu lösen. Das Framework umfasst Evaluierungsskripte, Visualisierungstools und Unterstützung für skalierbare Experimente, was es ideal für Forschungsarbeiten zu Multi-Agenten-Kollaboration, aufkommender Sprache und Entscheidungsprozessen macht.

JasonEnvironments liefert eine Sammlung von Umweltmodulen, die speziell für das Jason-Multagentensystem entwickelt wurden. Jedes Modul verfügt über eine standardisierte Schnittstelle, sodass Agenten in Szenarien wie Verfolgung-Flucht, Ressourcensuche und kooperative Aufgaben Wahrnehmung, Handeln und Interaktion ermöglichen. Die Bibliothek lässt sich einfach in bestehende Jason-Projekte integrieren: Einfach die JAR-Datei einbinden, die gewünschte Umgebung in der Agentenarchitekturdatei konfigurieren und die Simulation starten. Entwickler können Parameter und Regeln auch erweitern oder anpassen, um die Umgebung an ihre Forschungs- oder Bildungsbedürfnisse anzupassen.

MGym ist ein spezialisiertes Framework zum Erstellen und Verwalten von Multi-Agent-Reinforcement-Learning-(MARL)-Umgebungen in Python. Es ermöglicht Nutzern, komplexe Szenarien mit mehreren Agenten zu definieren, die jeweils anpassbare Beobachtungs- und Aktionsräume, Belohnungsfunktionen und Interaktionsregeln besitzen. MGym unterstützt sowohl synchrone als auch asynchrone Ausführungsmodi und bietet parallele sowie rundenbasierte Agentensimulationen. Mit einer vertrauten Gym-ähnlichen API integriert sich MGym nahtlos mit beliebten RL-Bibliotheken wie Stable Baselines, RLlib und PyTorch. Es enthält Utility-Module für Environment-Benchmarking, Ergebnisvisualisierung und Leistungsanalysen, um eine systematische Bewertung von MARL-Algorithmen zu erleichtern. Die modulare Architektur erlaubt schnelles Prototyping kooperativer, wettbewerbsfähiger oder gemischter Agentenaufgaben und befähigt Forscher und Entwickler, die MARL-Experimentation und -Forschung zu beschleunigen.

Multiagent-Prediction-Reward ist ein forschungsorientierter Rahmen, der Vorhersagemodelle und Mechanismen zur Belohnungsverteilung für Multi-Agenten-Verstärkungslernen integriert. Er umfasst Umgebungs-Wrapper, neuronale Module für die Prognose von Peer-Aktionen und anpassbare Belohnungs-Routing-Logik, die an die Leistung der Agenten angepasst ist. Das Repository bietet Konfigurationsdateien, Beispielskripte und Bewertungs-Dashboards, um Experimente zu kooperativen Aufgaben durchzuführen. Benutzer können den Code erweitern, um neue Belohnungsfunktionen zu testen, neue Umgebungen zu integrieren und mit etablierten Multi-Agenten-RL-Algorithmen zu benchmarken.

Skalierbarer MADDPG ist ein forschungsorientierter Rahmen für Multi-Agenten-Verstärkungslernen und bietet eine skalierbare Implementierung des MADDPG-Algorithmus. Er verfügt über zentrale Kritiker während des Trainings und unabhängige Akteure in der Laufzeit für Stabilität und Effizienz. Die Bibliothek enthält Python-Skripte zur Definition benutzerdefinierter Umgebungen, Konfiguration von Netzwerkarchitekturen und Anpassung von Hyperparametern. Benutzer können mehrere Agenten parallel trainieren, Metriken überwachen und Lernkurven visualisieren. Er integriert sich mit OpenAI Gym-ähnlichen Umgebungen und unterstützt GPU-Beschleunigung via TensorFlow. Durch modulare Komponenten ermöglicht skalierbarer MADDPG flexible Experimente bei kooperativen, wettbewerbsorientierten oder gemischten Multi-Agenten-Tasks, erleichtert schnelle Prototypenerstellung und Benchmarking.