Patrolling-Zoo bietet einen flexiblen Rahmen, der es Nutzern ermöglicht, Multi-Agent-Patrouillenaufgaben in Python zu erstellen und zu experimentieren. Die Bibliothek umfasst eine Vielzahl von gitter- und graphbasierten Umgebungen, die Überwachung, Überwachung und Abdeckungszenarien simulieren. Nutzer können die Anzahl der Agenten, Karten-größe, Topologie, Belohnungsfunktionen und Beobachtungsräume konfigurieren. Dank der Kompatibilität mit PettingZoo und Gym APIs unterstützt es eine nahtlose Integration mit gängigen Reinforcement-Learning-Algorithmen. Diese Umgebung erleichtert das Benchmarking und den Vergleich von MARL-Techniken unter einheitlichen Rahmenbedingungen. Durch das Bereitstellen von Standard-Szenarien und Werkzeugen zur Anpassung neuer Szenarien beschleunigt Patrolling-Zoo die Forschung in autonomer Robotik, Sicherheitsüberwachung, Such- und Rettungsoperationen sowie in der effizienten Gebietsbearbeitung durch Multi-Agenten-Koordination.

EthLisbon bietet eine einsatzbereite Architektur autonomer Agenten, die mit Ethereum-Smart-Contracts interagiert, um Auktionen, Gebote und Trades automatisch durchzuführen. Es hört auf On-Chain-Ereignisse, verarbeitet Datenfeeds Off-Chain und führt anpassbare Strategien basierend auf konfigurierbaren Parametern aus. Die modulare Codebasis ermöglicht es Entwicklern, Fähigkeiten zu erweitern, zusätzliche Oracles zu integrieren und mehrere Agenten-Instanzen bereitzustellen. Wiederholungs- und Zustandsmanagementmechanismen sorgen für Robustheit, während integrierte Protokollierungs- und Überwachungstools in Echtzeit Einblick in die Agentenoperationen geben.