HexHoot ist ein Open-Source-Projekt, das darauf ausgelegt ist, eine Kommunikationsplattform zu schaffen, die die Privatsphäre und den Datenbesitz der Benutzer respektiert. Durch die Eliminierung zentraler Server wird sichergestellt, dass alle Daten lokal auf den Geräten der Benutzer gespeichert werden. HexHoot nutzt fortgeschrittene Zero-Knowledge-Proof-Strategien, um Benutzer zu authentifizieren, ohne die Sicherheit zu gefährden. Dieser Ansatz macht es ideal für sichere, transparente und dezentrale Kommunikation, die frei von den Risiken traditioneller P2P-Software-Abhängigkeiten ist.

Dieses Open-Source-Projekt liefert ein vollständiges Multi-Agent-Verstärkungslernen-Framework, das auf PyTorch und Unity ML-Agents basiert. Es bietet dezentrale DDPG-Algorithmen, Umgebungs-Wrapper und Trainingsskripte. Nutzer können Agentenrichtlinien, Kritiker-Netzwerke, Replay-Puffer und parallele Trainings-Worker konfigurieren. Log-Hooks ermöglichen die Überwachung mit TensorBoard, während modulare Code-Strukturen benutzerdefinierte Belohnungsfunktionen und Umgebungsparameter unterstützen. Das Repository umfasst Beispiel-Szenen in Unity, die kollaborative Navigationsaufgaben demonstrieren, und ist damit ideal, um Multi-Agent-Szenarien in Simulationen zu erweitern und zu benchmarking.