DataEnvGym liefert eine Sammlung modularer, anpassbarer Umgebungen, die auf der Gym-API basieren und die Forschung im Bereich Verstärkendes Lernen in datengetriebenen Domänen erleichtern. Forscher und Ingenieure können aus integrierten Aufgaben wie Datenreinigung, Feature-Engineering, Batch-Planung und Streaming-Analytics wählen. Das Framework unterstützt nahtlose Integration mit beliebten RL-Bibliotheken, standardisierte Benchmarking-Metriken und Logging-Tools zur Verfolgung der Leistung der Agenten. Benutzer können Umgebungen erweitern oder kombinieren, um komplexe Datenpipelines zu modellieren und Algorithmen unter realistischen Bedingungen zu evaluieren.

LemLab ist ein modulares Framework zur Entwicklung von KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden. Entwickler können benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen definieren, mehrstufige Denkprozesse verketten, externe Tools und APIs integrieren und Speicher-Backends konfigurieren, um Gesprächskontext zu speichern. Es enthält auch Bewertungssuiten, um die Leistung der Agenten bei bestimmten Aufgaben zu benchmarken. Durch wiederverwendbare Komponenten und klare Abstraktionen für Agenten, Tools und Speicher beschleunigt LemLab die Experimentierung, Fehlerbehebung und den Einsatz komplexer LLM-Anwendungen in Forschung und Produktion.

Mean-Field MARL bietet einen robusten Python-Rahmen für die Implementierung und Bewertung von Mean-Field-Multien-Agenten-Verstärkungslernalgorithmen. Es approximiert groß angelegte Agenteninteraktionen, indem es die durchschnittlichen Effekte benachbarter Agenten mittels Mean-Field-Q-Learning modelliert. Die Bibliothek umfasst Umgebungs-Wrapper, Agenten-Politikmodule, Trainingsschleifen und Bewertungsmesswerte, die skalierbares Training mit Hunderten von Agenten ermöglichen. Basierend auf PyTorch für GPU-Beschleunigung unterstützt es anpassbare Umgebungen wie Particle World und Gridworld. Modulares Design ermöglicht einfache Erweiterungen mit neuen Algorithmen, während integrierte Logging- und Matplotlib-Visualisierungstools Belohnungen, Verlustkurven und Mean-Field-Verteilungen verfolgen. Beispielskripte und Dokumentation führen Benutzer durch Einrichtung, Experimentskonfiguration und Ergebnisanalyse, ideal für Forschung und Prototyping groß angelegter Multi-Agenten-Systeme.

NeuralABM ist eine Open-Source-Bibliothek in Python, die PyTorch nutzt, um neuronale Netze in das agentenbasierte Modellieren zu integrieren. Benutzer können Agentenarchitekturen als neuronale Module spezifizieren, die Umgebungsdynamik definieren und das Verhalten der Agenten mit Rückpropagation über Simulationsschritte trainieren. Das Framework unterstützt benutzerdefinierte Belohnungssignale, Curriculum-Lernen und synchrone oder asynchrone Updates, um emergente Phänomene zu untersuchen. Mit Utilities für Logging, Visualisierung und Datensatzexport können Forscher und Entwickler die Agentenleistung analysieren, Modelle debuggen und Simulationen optimieren. NeuralABM vereinfacht die Verbindung von Reinforcement Learning mit ABM für Anwendungen in Sozialwissenschaften, Wirtschaft, Robotik und KI-gesteuertes NPC-Verhalten in Spielen. Es bietet modulare Komponenten für die Umgebungsanpassung, unterstützt Multi-Agenten-Interaktionen und Hooks zur Integration externer Datensätze oder APIs für reale Simulationen. Das offene Design fördert Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit durch klare Versuchsparameter und Versionskontrollintegration.