GridWorldEnvs bietet eine umfassende Sammlung von Grid-Welt-Umgebungen, die das Design, Testen und Benchmarking von Verstärkungslern- und Mehragentensystemen unterstützen. Benutzer können leicht Gittergrößen, Startpositionen der Agenten, Zielorte, Hindernisse, Belohnungsstrukturen und Aktionsräume konfigurieren. Die Bibliothek enthält vorgefertigte Templates wie klassische Gitternavigation, Hindernisvermeidung und Kooperationsaufgaben, sowie die Möglichkeit, eigene Szenarien via JSON oder Python-Klassen zu gestalten. Die nahtlose Integration mit der OpenAI Gym-API ermöglicht die direkte Anwendung standardmäßiger RL-Algorithmen. Zudem unterstützt GridWorldEnvs einzelne sowie mehrere Agenten-Experimente, Logging und Visualisierungswerkzeuge zur Verfolgung der Agentenleistung.

NeuralABM ist eine Open-Source-Bibliothek in Python, die PyTorch nutzt, um neuronale Netze in das agentenbasierte Modellieren zu integrieren. Benutzer können Agentenarchitekturen als neuronale Module spezifizieren, die Umgebungsdynamik definieren und das Verhalten der Agenten mit Rückpropagation über Simulationsschritte trainieren. Das Framework unterstützt benutzerdefinierte Belohnungssignale, Curriculum-Lernen und synchrone oder asynchrone Updates, um emergente Phänomene zu untersuchen. Mit Utilities für Logging, Visualisierung und Datensatzexport können Forscher und Entwickler die Agentenleistung analysieren, Modelle debuggen und Simulationen optimieren. NeuralABM vereinfacht die Verbindung von Reinforcement Learning mit ABM für Anwendungen in Sozialwissenschaften, Wirtschaft, Robotik und KI-gesteuertes NPC-Verhalten in Spielen. Es bietet modulare Komponenten für die Umgebungsanpassung, unterstützt Multi-Agenten-Interaktionen und Hooks zur Integration externer Datensätze oder APIs für reale Simulationen. Das offene Design fördert Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit durch klare Versuchsparameter und Versionskontrollintegration.