Reinforcement-Learning-Agenten für PettingZoo-Spiele ist eine Python-Bibliothek, die fertige DQN-, PPO- und A2C-Algorithmen für Multi-Agenten-RL in PettingZoo-Umgebungen bereitstellt. Es bietet standardisierte Trainings- und Evaluierungsskripte, konfigurierbare Hyperparameter, integriertes TensorBoard-Logging und Unterstützung für sowohl Wettbewerbs- als auch Kooperationsspiele. Forscher und Entwickler können das Repo klonen, Umwelt- und Algorithmus-Parameter anpassen, Training durchführen und Metriken visualisieren, um ihre Multi-Agenten-RL-Experimente schnell zu entwickeln und zu vergleichen.

Flocking Multi-Agent bietet eine modulare Bibliothek zur Simulation autonomen Agenten, die Schwarmintelligenz zeigen. Sie kodiert Kernsteuerungsverhalten – Kohäsion, Trennung und Ausrichtung – sowie Hindernisvermeidung und dynamische Zielverfolgung. Mit Python und Pygame für Visualisierung erlaubt das Framework die Anpassung von Parametern wie Nachbarschaftsradius, Höchstgeschwindigkeit und Wendekraft. Es unterstützt Erweiterungen durch benutzerdefinierte Verhaltensfunktionen und Integrationsschnittstellen für Robotik oder Spiel-Engines. Ideal für Experimente in KI, Robotik, Spieldesign und akademischer Forschung zeigt es, wie einfache lokale Regeln zu komplexen globalen Formationen führen.

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.