Die Cooperative Search Environment bietet eine flexible, gym-kompatible Multi-Agent-Verstärkungslern-Umgebung, die auf kooperative Suchaufgaben sowohl in diskreten Raster- als auch in kontinuierlichen Räumen zugeschnitten ist. Agenten arbeiten unter Teilbeobachtung und können Informationen basierend auf anpassbaren Kommunikationstopologien teilen. Das Framework unterstützt vordefinierte Szenarien wie Such- und Rettungsaktionen, dynamische Zielverfolgung und kollaborative Kartierung, mit APIs zum Definieren benutzerdefinierter Umgebungen und Belohnungsstrukturen. Es integriert sich nahtlos mit beliebten RL-Bibliotheken wie Stable Baselines3 und Ray RLlib, beinhaltet Logging-Utilities zur Leistungsanalyse und bietet integrierte Visualisierungstools für die Echtzeitüberwachung. Forscher können Rastergrößen, Agentenzahlen, Sensorspektren und Belohnungsteilmechanismen anpassen, um Koordinationsstrategien zu bewerten und neue Algorithmen effektiv zu benchmarken.

CrewAI-Learning ist eine Open-Source-Bibliothek, die darauf ausgelegt ist, Multi-Agenten-Reinforcement-Lernprojekte zu vereinfachen. Sie bietet Gerüststrukturen für Umgebungen, modulare Agentendefinitionen, anpassbare Belohnungsfunktionen und eine Sammlung integrierter Algorithmen wie DQN, PPO und A3C, die für kollaborative Aufgaben angepasst sind. Benutzer können Szenarien definieren, Trainingsschleifen verwalten, Metriken protokollieren und Ergebnisse visualisieren. Das Framework unterstützt die dynamische Konfiguration von Agententeams und Belohnungsteilungsstrategien, was die Prototypenentwicklung, Bewertung und Optimierung kooperativer KI-Lösungen in verschiedenen Domänen erleichtert.

MARL-DPP ist ein Open-Source-Framework, das Multi-Agenten-Verstärkungslernen (MARL) mit erzwungener Diversität durch Determinantal Point Processes (DPP) ermöglicht. Traditionelle MARL-Ansätze leiden oft daran, dass sich Politiken auf ähnliche Verhaltensweisen konvergieren; MARL-DPP adressiert dies, indem es dpp-basierte Maßnahmen integriert, um Agenten zu ermutigen, vielfältige Aktionsverteilungen beizubehalten. Das Toolkit bietet modulare Codes zur Einbettung von DPP in Trainingsziele, bei der Probenahme von Politiken und beim Management der Exploration. Es enthält fertige Integrationen mit Standard-Umgebungen wie OpenAI Gym und der Multi-Agent Particle Environment (MPE), sowie Werkzeuge für Hyperparameter-Management, Logging und die Visualisierung von Diversitätsmetriken. Forscher können die Auswirkungen von Diversitätsbeschränkungen bei kooperativen Aufgaben, Ressourcenallokation und Wettkampfspielen bewerten. Das erweiterbare Design unterstützt benutzerdefinierte Umgebungen und fortgeschrittene Algorithmen, um die Erforschung neuer MARL-DPP-Varianten zu erleichtern.

Der MARL Simulator ist darauf ausgelegt, die effiziente und skalierbare Entwicklung von Mehragenten-Verstärkungslern-Algorithmen zu erleichtern. Durch die Nutzung des verteilten Backends von PyTorch können Benutzer paralleles Training auf mehreren GPUs oder Knoten durchführen, was die Experimentdauer erheblich verkürzt. Der Simulator bietet eine modulare Umgebungs-Schnittstelle, die Standard-Benchmark-Szenarien wie kooperative Navigation, Räuber-Hund und Gitterwelt sowie benutzerdefinierte Umgebungen unterstützt. Agenten können verschiedene Kommunikationsprotokolle verwenden, um Aktionen zu koordinieren, Beobachtungen zu teilen und Belohnungen zu synchronisieren. Konfigurierbare Belohnungs- und Beobachtungsräume ermöglichen eine fein abgestimmte Steuerung der Trainingsdynamik, während integrierte Logging- und Visualisierungstools Echtzeit-Einblicke in Leistungsmetriken bieten.

MARTI (Multi-Agent Reinforcement Learning Toolkit and Interface) ist ein forschungsorientiertes Framework, das die Entwicklung, Bewertung und Benchmarking von Multi-Agenten-RL-Algorithmen vereinfacht. Es bietet eine Plug-and-Play-Architektur, bei der Benutzer benutzerdefinierte Umgebungen, Agentenrichtlinien, Belohnungsstrukturen und Kommunikationsprotokolle konfigurieren können. MARTI integriert sich mit beliebten Deep-Learning-Bibliotheken, unterstützt GPU-Beschleunigung und verteiltes Training und erzeugt detaillierte Protokolle sowie Visualisierungen für die Leistungsanalyse. Das modulare Design des Toolkits ermöglicht eine schnelle Prototypisierung neuer Ansätze und einen systematischen Vergleich mit Standard-Baselines, was es ideal für die akademische Forschung und Pilotprojekte in autonomen Systemen, Robotik, Spiel-KI und kooperativen Multi-Agenten-Szenarien macht.

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.

Multi-Agent Miners bietet eine Rasterwelt-Umgebung, in der mehrere autonome Miner-Agenten navigieren, graben und Ressourcen sammeln, während sie miteinander interagieren. Es unterstützt konfigurierbare Karten, Agentenzahlen und Belohnungsstrukturen, sodass Benutzer Wettbewerbs- oder Kooperationsszenarien erstellen können. Das Framework integriert sich mit beliebten RL-Bibliotheken über PettingZoo und bietet standardisierte APIs für Reset-, Schritt- und Rendering-Funktionen. Visualisierungsmodi und Logging-Unterstützung helfen, Verhaltensweisen und Ergebnisse zu analysieren, was es ideal für Forschung, Bildung und Algorithmus-Benchmarking in Multi-Agenten-Verstärkungslernen macht.

Multi-Agenten-Verstärkungslernen von alaamoheb ist eine umfassende Open-Source-Bibliothek, die die Entwicklung, das Training und die Bewertung mehrerer Agenten in gemeinsamen Umgebungen erleichtert. Sie enthält modulare Implementierungen von wertbasierten und politikbasierten Algorithmen wie DQN, PPO, MADDPG und mehr. Das Repository unterstützt die Integration mit OpenAI Gym, Unity ML-Agents und der StarCraft Multi-Agent Challenge, sodass Nutzer sowohl in Forschungsszenarien als auch in realweltinspirierten Szenarien experimentieren können. Mit konfigurierbaren YAML-Experiment-Einstellungen, Protokollierungs-Utilities und Visualisierungstools können Anwender Lernkurven überwachen, Hyperparameter abstimmen und verschiedene Algorithmen vergleichen. Dieses Framework beschleunigt Experimente in kooperativen, wettbewerblichen und gemischten Multi-Agenten-Aufgaben und vereinfacht reproduzierbare Forschung sowie Benchmarking.

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.

multiagent-env ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die die Erstellung und Bewertung von Multi-Agenten-Verstärkungslern-Umgebungen vereinfacht. Nutzer können sowohl kooperative als auch adversariale Szenarien definieren, indem sie Agentenzahl, Aktions- und Beobachtungsräume, Belohnungsfunktionen und die Dynamik der Umwelt festlegen. Es unterstützt Echtzeitvisualisierung, konfigurierbares Rendering und einfache Integration mit Python-basierten RL-Frameworks wie Stable Baselines und RLlib. Das modulare Design ermöglicht eine schnelle Prototypentwicklung neuer Szenarien und einen einfachen Vergleich von Multi-Agenten-Algorithmen.

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.

Dieses Repository stellt eine vollständige Suite von Multi-Agenten-Verstärkungslernalgorithmen bereit, einschließlich MADDPG, DDPG, PPO und mehr, integriert mit Standardbenchmarks wie der Multi-Agent Particle Environment und OpenAI Gym. Es bietet anpassbare Environment-Wraps, konfigurierbare Trainingsskripte, Echtzeit-Logging und Leistungsbewertungsmetriken. Benutzer können Algorithmen leicht erweitern, an individuelle Aufgaben anpassen und Politiken in kooperativen und adversären Umgebungen mit minimalem Aufwand vergleichen.

multiagent_envs liefert eine modulare Sammlung von Python-basierten Umgebungen, die speziell für die Forschung und Entwicklung im Bereich Multi-Agenten-Verstärkungslernen entwickelt wurden. Es umfasst Szenarien wie kooperative Navigation, Räuber-Beute, soziale Dilemmas und wettbewerbsorientierte Arenen. Jede Umgebung erlaubt die Definition der Agentenzahl, Beobachtungsmerkmale, Belohnungsfunktionen und Kollisionsdynamik. Das Framework integriert sich nahtlos mit beliebten RL-Bibliotheken wie Stable Baselines und RLlib, ermöglicht vektorisiertes Training, parallele Ausführung und einfache Protokollierung. Nutzer können bestehende Szenarien erweitern oder neue durch eine einfache API erstellen, um die Experimentierung mit Algorithmen wie MADDPG, QMIX und PPO in einer konsistenten, reproduzierbaren Umgebung zu beschleunigen.

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.

AutoDRIVE Cooperative MARL ist ein auf GitHub gehostetes Framework, das den AutoDRIVE-Stadtverkehrssimulator mit anpassbaren Multi-Agenten-Verstärkendem Lernen-Algorithmen kombiniert. Es beinhaltet Trainingsskripte, Umwelt-Wrapper, Bewertungsmessungen und Visualisierungstools zur Entwicklung und Benchmarking kooperativer Fahrstrategien. Nutzer können Beobachtungsräume der Agenten, Belohnungsfunktionen und Traininghyperparameter konfigurieren. Das Repository unterstützt modulare Erweiterungen, die benutzerdefinierte Aufgaben, Curriculum-Learning und Leistungsüberwachung für die Forschung zur Koordination autonomer Fahrzeuge ermöglichen.

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.

MADDPG-Keras liefert einen vollständigen Rahmen für die Forschung im Multi-Agenten-Verstärkungslernen, indem es den MADDPG-Algorithmus in Keras implementiert. Es unterstützt kontinuierliche Aktionsräume, mehrere Agenten und Standardumgebungen von OpenAI Gym. Forscher und Entwickler können neuronale Netzarchitekturen, Trainings-Hyperparameter und Belohnungsfunktionen konfigurieren und Experimente mit eingebautem Logging und Modell-Checkpointing starten, um das Lernen und Benchmarking von Multi-Agenten-Politiken zu beschleunigen.

Mean-Field MARL bietet einen robusten Python-Rahmen für die Implementierung und Bewertung von Mean-Field-Multien-Agenten-Verstärkungslernalgorithmen. Es approximiert groß angelegte Agenteninteraktionen, indem es die durchschnittlichen Effekte benachbarter Agenten mittels Mean-Field-Q-Learning modelliert. Die Bibliothek umfasst Umgebungs-Wrapper, Agenten-Politikmodule, Trainingsschleifen und Bewertungsmesswerte, die skalierbares Training mit Hunderten von Agenten ermöglichen. Basierend auf PyTorch für GPU-Beschleunigung unterstützt es anpassbare Umgebungen wie Particle World und Gridworld. Modulares Design ermöglicht einfache Erweiterungen mit neuen Algorithmen, während integrierte Logging- und Matplotlib-Visualisierungstools Belohnungen, Verlustkurven und Mean-Field-Verteilungen verfolgen. Beispielskripte und Dokumentation führen Benutzer durch Einrichtung, Experimentskonfiguration und Ergebnisanalyse, ideal für Forschung und Prototyping groß angelegter Multi-Agenten-Systeme.

Patrolling-Zoo bietet einen flexiblen Rahmen, der es Nutzern ermöglicht, Multi-Agent-Patrouillenaufgaben in Python zu erstellen und zu experimentieren. Die Bibliothek umfasst eine Vielzahl von gitter- und graphbasierten Umgebungen, die Überwachung, Überwachung und Abdeckungszenarien simulieren. Nutzer können die Anzahl der Agenten, Karten-größe, Topologie, Belohnungsfunktionen und Beobachtungsräume konfigurieren. Dank der Kompatibilität mit PettingZoo und Gym APIs unterstützt es eine nahtlose Integration mit gängigen Reinforcement-Learning-Algorithmen. Diese Umgebung erleichtert das Benchmarking und den Vergleich von MARL-Techniken unter einheitlichen Rahmenbedingungen. Durch das Bereitstellen von Standard-Szenarien und Werkzeugen zur Anpassung neuer Szenarien beschleunigt Patrolling-Zoo die Forschung in autonomer Robotik, Sicherheitsüberwachung, Such- und Rettungsoperationen sowie in der effizienten Gebietsbearbeitung durch Multi-Agenten-Koordination.