RL Shooter ist ein Python-basiertes Framework, das ViZDoom mit OpenAI Gym APIs integriert, um eine flexible Verstärkendes Lernumgebung für FPS-Spiele zu schaffen. Benutzer können benutzerdefinierte Szenarien, Karten und Belohnungsstrukturen definieren, um Agenten bei Navigation, Zielerkennung und Schießaufgaben zu trainieren. Mit anpassbaren Beobachtungsrahmen, Aktionsräumen und Protokollierungseinrichtungen unterstützt es beliebte Deep-RL-Bibliotheken wie Stable Baselines und RLlib, und ermöglicht klare Leistungsmessung und Reproduzierbarkeit in den Experimenten.

Team Coordination ist eine leichte Python-Bibliothek, die die Orchestrierung mehrerer KI-Agenten bei der Zusammenarbeit an komplexen Aufgaben vereinfacht. Durch die Definition spezialisierter Agentenrollen—wie Planer, Ausführer, Evaluierer oder Kommunikatoren—können Nutzer ein hochrangiges Ziel in handhabbare Teilaufgaben zerlegen, sie einzelnen Agents zuweisen und eine strukturierte Kommunikation zwischen ihnen fördern. Das Framework handles asynchronous execution, protocol routing und Ergebnisaggregation, was eine effiziente Zusammenarbeit der KI-Agenten ermöglicht. Das Plugin-System unterstützt die Integration mit populären LLMs, APIs und benutzerdefinierter Logik, ideal für Anwendungen in automatisiertem Kundenservice, Forschung, Spiel-KI und Datenverarbeitungspipelines. Mit klaren Abstraktionen und erweiterbaren Komponenten beschleunigt Team Coordination die Entwicklung skalierbarer Multi-Agenten-Workflows.

HFO_DQN kombiniert Python und TensorFlow, um eine vollständige Pipeline für das Training von Fußballagenten mithilfe von Deep Q-Networks bereitzustellen. Benutzer können das Repository klonen, Abhängigkeiten einschließlich des HFO-Simulators und Python-Bibliotheken installieren sowie Trainingsparameter in YAML-Dateien konfigurieren. Das Framework implementiert Erfahrungsspeicherung, Zielnetzwerk-Updates, epsilon-greedy Erkundung und Belohnungsformung, die speziell für die Half-Field-Offense-Domäne angepasst sind. Es verfügt über Skripte für das Training von Agenten, Leistungsprotokollierung, Evaluierungsspiele und Ergebnisvisualisierung. Modulare Code-Struktur ermöglicht die Integration eigener neuronaler Netzwerkarchitekturen, alternativer RL-Algorithmen und Multi-Agenten-Koordinationsstrategien. Die Ausgaben umfassen trainierte Modelle, Leistungsmetriken und Verhaltensvisualisierungen, die die Forschung im Bereich Reinforcement Learning und Multi-Agent-Systeme erleichtern.