Emergente Kommunikation in Agenten ist ein Open-Source-PyTorch-Framework, das Forschern ermöglicht zu untersuchen, wie Multi-Agenten-Systeme ihre eigenen Kommunikationsprotokolle entwickeln. Die Bibliothek bietet flexible Implementierungen kooperativer Verstärkungslernaufgaben, einschließlich Referenzspielen, Kombinationsspielen und Objekterkennungsaufgaben. Benutzer definieren Sprecher- und Zuhörer-Agentenarchitekturen, spezifizieren Eigenschaften der Nachrichtkanäle wie Wortschatzgröße und Sequenzlänge und wählen Trainingsstrategien wie Politikgradienten oder überwachtes Lernen. Das Framework umfasst End-to-End-Skripte für Experimentdurchführung, Analyse der Kommunikationseffizienz und Visualisierung emergenter Sprachen. Das modulare Design ermöglicht eine einfache Erweiterung mit neuen Spielumgebungen oder benutzerdefinierten Verlustfunktionen. Forscher können veröffentlichte Studien reproduzieren, neue Algorithmen benchmarken und die Kompositionalität sowie Semantik der Agentensprachen untersuchen.

Multi-Agent Miners bietet eine Rasterwelt-Umgebung, in der mehrere autonome Miner-Agenten navigieren, graben und Ressourcen sammeln, während sie miteinander interagieren. Es unterstützt konfigurierbare Karten, Agentenzahlen und Belohnungsstrukturen, sodass Benutzer Wettbewerbs- oder Kooperationsszenarien erstellen können. Das Framework integriert sich mit beliebten RL-Bibliotheken über PettingZoo und bietet standardisierte APIs für Reset-, Schritt- und Rendering-Funktionen. Visualisierungsmodi und Logging-Unterstützung helfen, Verhaltensweisen und Ergebnisse zu analysieren, was es ideal für Forschung, Bildung und Algorithmus-Benchmarking in Multi-Agenten-Verstärkungslernen macht.

multiagent-env ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die die Erstellung und Bewertung von Multi-Agenten-Verstärkungslern-Umgebungen vereinfacht. Nutzer können sowohl kooperative als auch adversariale Szenarien definieren, indem sie Agentenzahl, Aktions- und Beobachtungsräume, Belohnungsfunktionen und die Dynamik der Umwelt festlegen. Es unterstützt Echtzeitvisualisierung, konfigurierbares Rendering und einfache Integration mit Python-basierten RL-Frameworks wie Stable Baselines und RLlib. Das modulare Design ermöglicht eine schnelle Prototypentwicklung neuer Szenarien und einen einfachen Vergleich von Multi-Agenten-Algorithmen.

RL Shooter ist ein Python-basiertes Framework, das ViZDoom mit OpenAI Gym APIs integriert, um eine flexible Verstärkendes Lernumgebung für FPS-Spiele zu schaffen. Benutzer können benutzerdefinierte Szenarien, Karten und Belohnungsstrukturen definieren, um Agenten bei Navigation, Zielerkennung und Schießaufgaben zu trainieren. Mit anpassbaren Beobachtungsrahmen, Aktionsräumen und Protokollierungseinrichtungen unterstützt es beliebte Deep-RL-Bibliotheken wie Stable Baselines und RLlib, und ermöglicht klare Leistungsmessung und Reproduzierbarkeit in den Experimenten.

DeepMind MAS Environment ist eine Python-Bibliothek, die eine standardisierte Schnittstelle zum Aufbau und zur Simulation von Multi-Agent-Reinforcement-Learning-Aufgaben bietet. Es ermöglicht die Konfiguration der Anzahl der Agenten, die Definition von Beobachtungs- und Aktionsräumen sowie die Anpassung von Belohnungsstrukturen. Das Framework unterstützt Kommunikationskanäle zwischen Agenten, Leistungsprotokollierung und Rendering-Funktionen. Forscher können DeepMind MAS Environment nahtlos mit beliebten RL-Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch integrieren, um neue Algorithmen zu benchmarken, Kommunikationsprotokolle zu testen und sowohl diskrete als auch kontinuierliche Steuerungsdomänen zu analysieren.