Dieses Repository vereint eine umfassende Sammlung von Komponenten für Multi-Agenten-Systeme und Techniken der verteilten KI-Koordination. Es bietet Implementierungen von Konsensalgorithmen, Contract-Net-Verhandlungsprotokollen, Auktionsbasierten Aufgabenverteilungen, Strategien zur Koalitionsbildung und Inter-Agenten-Kommunikationsframeworks. Nutzer können integrierte Simulationsumgebungen nutzen, um Agentenverhalten unter verschiedenen Netzwerktopologien, Latenzbedingungen und Ausfallszenarien zu modellieren und zu testen. Das modulare Design erlaubt es Entwicklern und Forschern, einzelne Kooperationsmodule zu integrieren, zu erweitern oder anzupassen für Anwendungen in Robotik-Schwärmen, IoT-Gerätezusammenarbeit, Smart Grids und verteilte Entscheidungsfindungssysteme.

CityLearn bietet eine modulare Simulationsplattform für die Energieforschung mittels Verstärkungslernen. Benutzer können mehrzonenfähige Gebäudepakete, HVAC-Systeme, Speichereinheiten und erneuerbare Energiequellen definieren und RL-Agenten gegen Demand-Response-Ereignisse trainieren. Die Umgebung liefert Zustandsbeobachtungen wie Temperaturen, Lastprofile und Energiepreise, während Aktionen Setpoints und Speichersteuerung übernehmen. Eine flexible Belohnungs-API ermöglicht benutzerdefinierte Metriken—wie Kosteneinsparungen oder Emissionsreduktionen—and Logging-Tools unterstützen die Leistungsanalyse. CityLearn ist ideal für Benchmarking, Curriculum-Learning und die Entwicklung neuer Steuerungskonzepte in einem reproduzierbaren Forschungsrahmen.