SoccerAgent ist ein spezialisiertes KI-Framework zur Entwicklung und zum Training autonomer Fußballagenten mit modernsten Multi-Agenten-Verstärkungslernmethoden (MARL). Es simuliert realistische Fußballspiele in 2D- oder 3D-Umgebungen und bietet Werkzeuge zur Definition von Belohnungsfunktionen, Anpassung von Spielerattributen und Implementierung taktischer Strategien. Nutzer können gängige RL-Algorithmen wie PPO, DDPG und MADDPG über integrierte Module integrieren, den Trainingsfortschritt auf Dashboards überwachen und Agentenverhalten in Echtzeit visualisieren. Das Framework unterstützt szenarienbasiertes Training für Angriffs-, Verteidigungs- und Koordinationsprotokolle. Mit einer erweiterbaren Codebasis und ausführlicher Dokumentation ermöglicht SoccerAgent Forschern und Entwicklern, Teamdynamiken zu analysieren und KI-gesteuerte Spielstrategien für wissenschaftliche und kommerzielle Projekte zu verfeinern.

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.