Skalierbarer MADDPG ist ein forschungsorientierter Rahmen für Multi-Agenten-Verstärkungslernen und bietet eine skalierbare Implementierung des MADDPG-Algorithmus. Er verfügt über zentrale Kritiker während des Trainings und unabhängige Akteure in der Laufzeit für Stabilität und Effizienz. Die Bibliothek enthält Python-Skripte zur Definition benutzerdefinierter Umgebungen, Konfiguration von Netzwerkarchitekturen und Anpassung von Hyperparametern. Benutzer können mehrere Agenten parallel trainieren, Metriken überwachen und Lernkurven visualisieren. Er integriert sich mit OpenAI Gym-ähnlichen Umgebungen und unterstützt GPU-Beschleunigung via TensorFlow. Durch modulare Komponenten ermöglicht skalierbarer MADDPG flexible Experimente bei kooperativen, wettbewerbsorientierten oder gemischten Multi-Agenten-Tasks, erleichtert schnelle Prototypenerstellung und Benchmarking.

Vanilla Agents ist ein leichtgewichtiges, auf PyTorch basierendes Framework, das modulare und erweiterbare Implementierungen wesentlicher Reinforcement-Learning-Agenten liefert. Es unterstützt Algorithmen wie DQN, Double DQN, PPO und A2C, mit anpassbaren Umwelt-Wrappern, die mit OpenAI Gym kompatibel sind. Benutzer können Hyperparameter konfigurieren, Trainingsmetriken protokollieren, Checkpoints speichern und Lernkurven visualisieren. Der Code ist klar strukturiert, ideal für Forschungsprototypen, Bildungszwecke und Benchmarking neuer Ideen im RL.