Open Agent Leaderboard bietet eine vollständige Bewertungspipeline für Open-Source-KI-Agenten. Es umfasst eine kuratierte Aufgabenliste für Schlussfolgerung, Planung, Fragen und Antworten sowie Werkzeugnutzung, ein automatisiertes System, um Agenten in isolierten Umgebungen auszuführen, und Skripte zur Sammlung von Leistungsmetriken wie Erfolgsrate, Laufzeit und Ressourcennutzung. Die Ergebnisse werden aggregiert und auf einer webbasierten Rangliste mit Filtern, Diagrammen und historischen Vergleichen angezeigt. Das Framework unterstützt Docker für reproduzierbare Setups, Integrationsvorlagen für beliebte Agentenarchitekturen und erweiterbare Konfigurationen, um neue Aufgaben oder Metriken problemlos hinzuzufügen.

gym-multigrid stellt eine Reihe von anpassbaren Gitterwelten bereit, die für Mehrzimmer-Navigation und Erkundungsaufgaben im Reinforcement Learning entwickelt wurden. Jede Umgebung besteht aus verbundenen Räumen, die mit Objekten, Schlüsseln, Türen und Hindernissen gefüllt sind. Benutzer können die Gittergröße, Raumkonfigurationen und Objektplatzierungen programmatisch anpassen. Die Bibliothek unterstützt sowohl Voll- als auch Teilbeobachtungsmodi und bietet RGB- oder Matrizen-Zustandsdarstellungen. Aktionen umfassen Bewegung, Objekthandhabung und Türmanipulation. Durch die Integration als Gym-Umgebung können Forscher jeden Gym-kompatiblen Agent nutzen, um Algorithmen nahtlos auf Aufgaben wie Schlüssel-Tür-Puzzles, Objektsuche und hierarchische Planung zu trainieren und zu bewerten. Das modulare Design und minimale Abhängigkeiten von gym-multigrid machen es ideal für den Benchmarking neuer KI-Strategien.

LifelongAgentBench ist darauf ausgelegt, reale kontinuierliche Lernumgebungen zu simulieren, sodass Entwickler KI-Agenten in einer Sequenz sich entwickelnder Aufgaben testen können. Das Framework bietet eine Plug-and-Play-API zur Definition neuer Szenarien, zum Laden von Datensätzen und zur Konfiguration von Speicherverwaltungspolitiken. Eingebaute Evaluationsmodule berechnen Metriken wie Vorwärtstransfer, Rückwärtstransfer, Vergessensrate und kumulative Leistung. Benutzer können Baseline-Implementierungen bereitstellen oder proprietäre Agenten integrieren, was einen direkten Vergleich unter gleichen Bedingungen ermöglicht. Ergebnisse werden als standardisierte Berichte exportiert, die interaktive Diagramme und Tabellen enthalten. Die modulare Architektur unterstützt Erweiterungen durch benutzerdefinierte Datenladers, Metriken und Visualisierungs-Plugins, sodass Forscher und Entwickler die Plattform an verschiedene Anwendungsdomänen anpassen können.

Dieses Open-Source-Projekt liefert ein vollständiges Multi-Agent-Verstärkungslernen-Framework, das auf PyTorch und Unity ML-Agents basiert. Es bietet dezentrale DDPG-Algorithmen, Umgebungs-Wrapper und Trainingsskripte. Nutzer können Agentenrichtlinien, Kritiker-Netzwerke, Replay-Puffer und parallele Trainings-Worker konfigurieren. Log-Hooks ermöglichen die Überwachung mit TensorBoard, während modulare Code-Strukturen benutzerdefinierte Belohnungsfunktionen und Umgebungsparameter unterstützen. Das Repository umfasst Beispiel-Szenen in Unity, die kollaborative Navigationsaufgaben demonstrieren, und ist damit ideal, um Multi-Agent-Szenarien in Simulationen zu erweitern und zu benchmarking.

MultiAgentPacman bietet eine in Python geschriebene Spielumgebung, in der Benutzer mehrere KI-Agenten im Pacman-Bereich implementieren, visualisieren und benchmarken können. Es unterstützt Adversarial Search-Algorithmen wie Minimax, Expectimax, Alpha-Beta sowie eigene Verstärkungslern- oder heuristische Agenten. Das Framework umfasst eine einfache GUI, Befehlszeilesteuerung und Tools zur Protokollierung von Spieldaten und Leistungsvergleich zwischen Agenten in Wettbewerbs- oder Kooperationsszenarien.