RL-Agents ist ein forschungsorientiertes Verstärkungslern-Framework, das auf PyTorch aufbaut und beliebte RL-Algorithmen aus wertbasierten, politikbasierten und actor-critic-Methoden bündelt. Die Bibliothek verfügt über eine modulare Agent-API, GPU-Beschleunigung, nahtlose Integration mit OpenAI Gym und integrierte Logging- und Visualisierungstools. Benutzer können Hyperparameter konfigurieren, Trainingsabläufe anpassen und die Leistung mit wenigen Zeilen Code benchmarken, was RL-Agents ideal für wissenschaftliche Forschung, Prototyping und industrielle Experimente macht.

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.