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.

Dead-simple Selbstlernen bietet Entwicklern eine äußerst einfache Methode, um Verstärkungslernagenten in Python zu erstellen und zu trainieren. Das Framework abstrahiert Kernkomponenten des RL, wie Umgebungswrapper, Policy-Module und Erfahrungspuffer, in prägnante Schnittstellen. Nutzer können schnell Umgebungen initialisieren, benutzerdefinierte Policies mit vertrauten Backends wie PyTorch oder TensorFlow definieren und Trainingsschleifen mit integrierter Protokollierung und Checkpoints ausführen. Die Bibliothek unterstützt on-policy und off-policy Algorithmen, was flexible Experimente mit Q-Learning, Policy-Gradients und Actor-Critic-Methoden ermöglicht. Durch die Reduktion von Boilerplate-Code erlaubt Dead-simple Selbstlernen Praktikern, Pädagogen und Forschern, Algorithmen zu prototypisieren, Hypothesen zu testen und die Agentenleistung zu visualisieren – mit minimaler Konfiguration. Das modulare Design erleichtert auch die Integration mit bestehenden ML-Stacks und maßgeschneiderten Umgebungen.

Acme ist ein auf Python basierendes Framework, das die Entwicklung und Bewertung von Reinforcement-Learning-Agenten vereinfacht. Es bietet eine Sammlung von vorgefertigten Agentenimplementierungen (z.B. DQN, PPO, SAC), Umgebungs-Wrapper, Replay-Puffer und verteilte Ausführungsmaschinen. Forscher können Komponenten kombinieren, um neue Algorithmen zu prototypisieren, Trainingsmetriken mit integriertem Logging zu überwachen und skalierbare verteilte Pipelines für groß angelegte Experimente zu nutzen. Acme integriert sich mit TensorFlow und JAX, unterstützt benutzerdefinierte Umgebungen via OpenAI Gym-Interfaces und enthält Hilfsprogramme für Checkpoints, Evaluationen und Hyperparameter-Konfigurationen.