MAPF_G2RL ist ein Open-Source-Forschungsframework, das Graphentheorie und Deep Reinforcement Learning verbindet, um das Multi-Agenten-Pfadfindungsproblem (MAPF) zu lösen. Es kodiert Knoten und Kanten in Vektor-Repräsentationen, definiert räumliche und kollisionsbewusste Belohnungsfunktionen und unterstützt verschiedene RL-Algorithmen wie DQN, PPO und A2C. Das Framework automatisiert die Szenarien-Erstellung durch die Generierung zufälliger Graphen oder den Import realer Karten und steuert Trainingsschleifen, die Politiken für mehrere Agenten gleichzeitig optimieren. Nach dem Lernen werden die Agenten in simulierten Umgebungen bewertet, um Pfadeffizienz, Make-span und Erfolgsraten zu messen. Das modulare Design ermöglicht es Forschern, Kernkomponenten zu erweitern, neue MARL-Techniken zu integrieren und mit klassischen Lösungsansätzen zu benchmarken.

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.

MultiAgentSystems wurde entwickelt, um den Prozess des Aufbaus und der Bewertung von Multi-Agenten-Verstärkungslern-Anwendungen (MARL) zu vereinfachen. Die Plattform umfasst Implementierungen modernster Algorithmen wie MADDPG, QMIX, VDN sowie zentrale Schulung mit dezentraler Ausführung. Es bietet modulare Umgebungs-Wrapper, die mit OpenAI Gym kompatibel sind, Kommunikationsprotokolle für die Interaktion von Agenten sowie Protokollierungsfunktionen zur Verfolgung von Metriken wie Belohnungsformung und Konvergenzraten. Forscher können Agentenarchitekturen anpassen, Hyperparameter abstimmen und Szenarien wie kooperative Navigation, Ressourcenallokation und Adversarial-Spiele simulieren. Mit integrierter Unterstützung für PyTorch, GPU-Beschleunigung und TensorBoard-Integration beschleunigt MultiAgentSystems Experimente und Benchmarking in kollaborativen und wettbewerbsorientierten Multi-Agenten-Bereichen.

Mystic bietet serverlose GPU-Inferenz für Maschinenlernmodelle und stellt eine All-in-One-Plattform für AI-Entwicklung bereit. Sie können ML-Modelle direkt von Ihrem Browser aus codieren, prototypisieren, trainieren, skalieren und bereitstellen. Es ist keine Einrichtung erforderlich, was es ideal für Entwickler und Forscher macht, die ihren AI-Workflow optimieren möchten. Ab $12.99 pro Monat kombiniert Mystic Benutzerfreundlichkeit mit leistungsstarken Funktionen und stellt sicher, dass selbst komplexe AI-Aufgaben vereinfacht werden.

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.

NKC Multi-Agent Models bietet Forschern und Entwicklern ein umfassendes Toolkit für die Gestaltung, das Training und die Bewertung von Multi-Agenten-Verstärkungslernsystemen. Es verfügt über eine modulare Architektur, bei der Nutzer benutzerdefinierte Agenten-Policies, Umgebungsdynamiken und Belohnungsstrukturen definieren. Die nahtlose Integration mit OpenAI Gym ermöglicht schnelle Prototyp-Entwicklung, während die Unterstützung für TensorFlow und PyTorch Flexibilität bei der Auswahl der Lern-Backends bietet. Das Framework enthält Werkzeuge für Erfahrungsspeicherung, zentrales Training mit dezentraler Ausführung und verteiltes Training auf mehreren GPUs. Umfangreiche Logging- und Visualisierungs-Module erfassen Leistungsmetriken, was Benchmarking und Hyperparameter-Optimierung erleichtert. Durch die Vereinfachung der Einrichtung kooperativer, wettbewerbsorientierter und gemischter Szenarien beschleunigt NKC Multi-Agent Models die Forschung in Bereichen wie autonomes Fahren, Robotik-Schwärme und Spiel-KI.

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.

TexasHoldemAgent bietet eine modulare Umgebung auf Python-Basis, um einen KI-gestützten Poker-Spieler für Heads-up-Limits Texas Hold'em zu trainieren, zu bewerten und einzusetzen. Es integriert eine benutzerdefinierte Simulations-Engine mit Algorithmen des Deep Reinforcement Learning, einschließlich DQN, für iterative Politikverbesserung. Zu den Kernfunktionen gehören die Codierung des Hand-Zustands, Definitionsbereich für Aktionen (fold, call, raise), Belohnungsformung und Echtzeit-Entscheidungsbewertung. Nutzer können Lernparameter anpassen, CPU/GPU-Beschleunigung nutzen, den Trainingsfortschritt überwachen sowie trainierte Modelle laden oder speichern. Das Framework unterstützt Batch-Simulationen zur Testung verschiedener Strategien, Generierung von Leistungskennzahlen und Visualisierung der Gewinnraten, wodurch Forscher, Entwickler und Poker-Enthusiasten experimentieren können, um KI-gesteuerte Spielstrategien zu entwickeln.

Fast Reinforcement Learning ist ein spezialisiertes Python-Framework, das die Entwicklung und Ausführung von Verstärkungslern-Agenten beschleunigen soll. Es bietet standardmäßig Unterstützung für beliebte Algorithmen wie PPO, A2C, DDPG und SAC, kombiniert mit hochdurchsatzfähiger Verwaltung vektorisierten Umgebungen. Nutzer können Policy-Netzwerke einfach konfigurieren, Trainingsschleifen anpassen und GPU-Beschleunigung für groß angelegte Experimente nutzen. Das modulare Design der Bibliothek sorgt für nahtlose Integration mit OpenAI Gym-Umgebungen, sodass Forscher und Praktiker Prototypen erstellen, Benchmarks durchführen und Agenten in verschiedenen Steuerungs-, Spiel- und Simulationsaufgaben einsetzen können.

Faraday.dev ist eine Offline-AI-Chat-Anwendung, die ein immersives Erlebnis mit KI-generierten Charakteren bietet. Entwickelt von Ahoy Labs Inc., ermöglicht es Benutzern, private Gespräche zu führen, ohne dass Daten an externe Server gesendet werden. Die Anwendung unterstützt große Sprachmodelle wie Llama 2 und läuft lokal auf Ihrem Gerät, wodurch vollständige Datenschutz gewährleistet wird. Der Einrichtungsprozess ist benutzerfreundlich und erfordert keine Entwicklerkenntnisse, und bietet ein nahtloses Chat-Erlebnis mit GPU-Beschleunigung und Unterstützung für mehrere Kommunikationskanäle, darunter Discord und Twitter.

Juice Labs bietet eine bahnbrechende Softwarelösung, die entwickelt wurde, um AI- und Grafikarbeitslasten nahtlos auf Remote-GPUs auszuführen. Diese innovative Technologie ermöglicht das Auslagern der GPU-Verarbeitung auf Remote-Server, wodurch Hochleistungs-GPUs zugänglicher und kostengünstiger werden. Die Software von Juice Labs routet GPU-Arbeitslasten über Standardnetzwerke und schafft ein Client-Server-Modell, bei dem virtuelle Remote-GPU-Ressourcen effizient genutzt werden können. Dies führt zu verbesserter Grafik- und Rechenleistung, reduzierten Hardwarekosten und dem Potenzial für erhöhte Produktivität in verschiedenen anspruchsvollen Anwendungen.