PommerLearn ermöglicht Forschern und Entwicklern das Training von Multi-Agenten-RL-Bots in der Pommerman-Umgebung. Es enthält einsatzfertige Implementierungen beliebter Algorithmen (PPO, DQN), flexible Konfigurationsdateien für Hyperparameter, automatische Protokollierung und Visualisierung von Trainingsmetriken, Modell-Checkpointing und Evaluierungsskripte. Die modulare Architektur erleichtert die Erweiterung durch neue Algorithmen, die Anpassung der Umgebung und die Integration mit standardmäßigen ML-Bibliotheken wie PyTorch.