NKC Multi-Agent Models bietet Forschern und Entwicklern ein umfassendes Toolkit für die Gestaltung, das Training und die Bewertung von Multi-Agenten-Verstärkungslernsystemen. Es verfügt über eine modulare Architektur, bei der Nutzer benutzerdefinierte Agenten-Policies, Umgebungsdynamiken und Belohnungsstrukturen definieren. Die nahtlose Integration mit OpenAI Gym ermöglicht schnelle Prototyp-Entwicklung, während die Unterstützung für TensorFlow und PyTorch Flexibilität bei der Auswahl der Lern-Backends bietet. Das Framework enthält Werkzeuge für Erfahrungsspeicherung, zentrales Training mit dezentraler Ausführung und verteiltes Training auf mehreren GPUs. Umfangreiche Logging- und Visualisierungs-Module erfassen Leistungsmetriken, was Benchmarking und Hyperparameter-Optimierung erleichtert. Durch die Vereinfachung der Einrichtung kooperativer, wettbewerbsorientierter und gemischter Szenarien beschleunigt NKC Multi-Agent Models die Forschung in Bereichen wie autonomes Fahren, Robotik-Schwärme und Spiel-KI.

RL-Agents ist ein forschungsorientiertes Verstärkungslern-Framework, das auf PyTorch aufbaut und beliebte RL-Algorithmen aus wertbasierten, politikbasierten und actor-critic-Methoden bündelt. Die Bibliothek verfügt über eine modulare Agent-API, GPU-Beschleunigung, nahtlose Integration mit OpenAI Gym und integrierte Logging- und Visualisierungstools. Benutzer können Hyperparameter konfigurieren, Trainingsabläufe anpassen und die Leistung mit wenigen Zeilen Code benchmarken, was RL-Agents ideal für wissenschaftliche Forschung, Prototyping und industrielle Experimente macht.

TexasHoldemAgent bietet eine modulare Umgebung auf Python-Basis, um einen KI-gestützten Poker-Spieler für Heads-up-Limits Texas Hold'em zu trainieren, zu bewerten und einzusetzen. Es integriert eine benutzerdefinierte Simulations-Engine mit Algorithmen des Deep Reinforcement Learning, einschließlich DQN, für iterative Politikverbesserung. Zu den Kernfunktionen gehören die Codierung des Hand-Zustands, Definitionsbereich für Aktionen (fold, call, raise), Belohnungsformung und Echtzeit-Entscheidungsbewertung. Nutzer können Lernparameter anpassen, CPU/GPU-Beschleunigung nutzen, den Trainingsfortschritt überwachen sowie trainierte Modelle laden oder speichern. Das Framework unterstützt Batch-Simulationen zur Testung verschiedener Strategien, Generierung von Leistungskennzahlen und Visualisierung der Gewinnraten, wodurch Forscher, Entwickler und Poker-Enthusiasten experimentieren können, um KI-gesteuerte Spielstrategien zu entwickeln.

Fast Reinforcement Learning ist ein spezialisiertes Python-Framework, das die Entwicklung und Ausführung von Verstärkungslern-Agenten beschleunigen soll. Es bietet standardmäßig Unterstützung für beliebte Algorithmen wie PPO, A2C, DDPG und SAC, kombiniert mit hochdurchsatzfähiger Verwaltung vektorisierten Umgebungen. Nutzer können Policy-Netzwerke einfach konfigurieren, Trainingsschleifen anpassen und GPU-Beschleunigung für groß angelegte Experimente nutzen. Das modulare Design der Bibliothek sorgt für nahtlose Integration mit OpenAI Gym-Umgebungen, sodass Forscher und Praktiker Prototypen erstellen, Benchmarks durchführen und Agenten in verschiedenen Steuerungs-, Spiel- und Simulationsaufgaben einsetzen können.

MARTI (Multi-Agent Reinforcement Learning Toolkit and Interface) ist ein forschungsorientiertes Framework, das die Entwicklung, Bewertung und Benchmarking von Multi-Agenten-RL-Algorithmen vereinfacht. Es bietet eine Plug-and-Play-Architektur, bei der Benutzer benutzerdefinierte Umgebungen, Agentenrichtlinien, Belohnungsstrukturen und Kommunikationsprotokolle konfigurieren können. MARTI integriert sich mit beliebten Deep-Learning-Bibliotheken, unterstützt GPU-Beschleunigung und verteiltes Training und erzeugt detaillierte Protokolle sowie Visualisierungen für die Leistungsanalyse. Das modulare Design des Toolkits ermöglicht eine schnelle Prototypisierung neuer Ansätze und einen systematischen Vergleich mit Standard-Baselines, was es ideal für die akademische Forschung und Pilotprojekte in autonomen Systemen, Robotik, Spiel-KI und kooperativen Multi-Agenten-Szenarien macht.

MultiAgentSystems wurde entwickelt, um den Prozess des Aufbaus und der Bewertung von Multi-Agenten-Verstärkungslern-Anwendungen (MARL) zu vereinfachen. Die Plattform umfasst Implementierungen modernster Algorithmen wie MADDPG, QMIX, VDN sowie zentrale Schulung mit dezentraler Ausführung. Es bietet modulare Umgebungs-Wrapper, die mit OpenAI Gym kompatibel sind, Kommunikationsprotokolle für die Interaktion von Agenten sowie Protokollierungsfunktionen zur Verfolgung von Metriken wie Belohnungsformung und Konvergenzraten. Forscher können Agentenarchitekturen anpassen, Hyperparameter abstimmen und Szenarien wie kooperative Navigation, Ressourcenallokation und Adversarial-Spiele simulieren. Mit integrierter Unterstützung für PyTorch, GPU-Beschleunigung und TensorBoard-Integration beschleunigt MultiAgentSystems Experimente und Benchmarking in kollaborativen und wettbewerbsorientierten Multi-Agenten-Bereichen.

Shumai ist eine leistungsstarke Tensorsbibliothek, die für JavaScript und TypeScript entwickelt wurde, und wurde von Facebook Forschung (FAIR) erstellt. Die Bibliothek zeichnet sich durch hohe Leistung, Netzwerkverbindung und differenzierbare Funktionen aus. Sie wurde mit Bun und Flashlight erstellt und ermöglicht Entwicklern, Deep Learning- und Machine Learning-Funktionen nahtlos in Webanwendungen zu integrieren. Sie unterstützt Funktionen wie GPU-Berechnungen, was sie ideal für komplexe wissenschaftliche Berechnungen und Modelltraining macht. Shumai zielt darauf ab, eine robuste Umgebung für die Entwicklung fortschrittlicher Machine Learning-Modelle in einem TypeScript-Ökosystem bereitzustellen.