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.

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.

Multiagent_system bietet ein umfassendes Werkzeugset zum Erstellen und Verwalten von Multi-Agenten-Umgebungen. Nutzer können benutzerdefinierte Simulationsszenarien definieren, Agentenverhalten spezifizieren und vorimplementierte Algorithmen wie DQN, PPO und MADDPG verwenden. Das Framework unterstützt synchrones und asynchrones Training, wobei Agenten gleichzeitig oder abwechselnd interagieren können. Eingebaute Kommunikationsmodule erleichtern das Nachrichtenversand zwischen Agenten für Kooperationsstrategien. Die Konfiguration von Experimenten erfolgt vereinfacht über YAML-Dateien, und Ergebnisse werden automatisch in CSV oder TensorBoard protokolliert. Visualisierungsskripte helfen bei der Interpretation von Agentenbewegungen, Belohnungsentwicklung und Kommunikationsmustern. Für Forschungs- und Produktionsarbeit entwickelt, skaliert Multiagent_system nahtlos von Einzelmaschinen-Prototypen bis hin zu verteilter Schulung auf GPU-Clustern.