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.

Im Kern ist RxAgent-Zoo ein reaktives RL-Framework, das Datenereignisse aus Umgebungen, Replay-Puffern und Trainingsschleifen als beobachtbare Streams behandelt. Benutzer können Operatoren chainen, um Beobachtungen vorzubereiten, Netzwerke zu aktualisieren und Metriken asynchron zu protokollieren. Die Bibliothek unterstützt parallele Umgebungen, konfigurierbare Scheduler und die Integration mit beliebten Gym- und Atari-Benchmarks. Eine Plug-and-Play-API ermöglicht den nahtlosen Austausch von Agentkomponenten, was reproduzierbare Forschung, schnelle Experimente und skalierbare Trainingsworkflows erleichtert.