Jason-RL fügt dem Jason Multi-Agenten-Framework eine Verstärkendes Lernen-Schicht hinzu, die es AgentSpeak-BDI-Agenten ermöglicht, Aktions-Auswahl-Politiken durch Belohnungsfeedback zu erlernen. Es implementiert Q-Learning und SARSA, unterstützt die Konfiguration von Lernparametern (Lernrate, Diskontfaktor, Explorationsstrategie) und protokolliert Trainingsmetriken. Durch die Definition von Belohnungsfunktionen in Agentenplänen und das Ausführen von Simulationen können Entwickler beobachten, wie Agenten im Laufe der Zeit Entscheidungsfindung verbessern und sich an sich ändernde Umgebungen anpassen, ohne manuell Politiken zu codieren.

MAGAIL implementiert eine Multi-Agenten-Erweiterung des Generativen Adversarial Imitation Learning, die Gruppen von Agenten befähigt, koordinierte Verhaltensweisen aus Experten-Demonstrationen zu erlernen. In Python gebaut mit Unterstützung für PyTorch (oder TensorFlow-Varianten), besteht MAGAIL aus Policy (Generator) und Diskriminator-Modulen, die in einer adversarialen Schleife trainiert werden. Agenten erzeugen Trajektorien in Umgebungen wie OpenAI Multi-Agent Particle Environment oder PettingZoo, die vom Diskriminator zur Bewertung der Authentizität mit den Experten-Daten verwendet werden. Durch iterative Aktualisierungen konvergieren Policy-Netzwerke zu strategieähnlichen Verhaltensweisen, ohne explizite Belohnungsfunktionen. Das modulare Design von MAGAIL erlaubt die Anpassung von Netzwerkarchitekturen, die Ingestion von Experten-Daten, die Environment-Integration und Hyperparameter-Optimierung. Zudem erleichtern integriertes Logging und TensorBoard-Visualisierung die Überwachung und Analyse des Lernfortschritts sowie Leistungsbenchmarks.