Multiagent_system bietet ein umfassendes Werkzeugset zum Erstellen und Verwalten von Multi-Agenten-Umgebungen. Nutzer können benutzerdefinierte Simulationsszenarien definieren, Agentenverhalten spezifizieren und vorimplementierte Algorithmen wie DQN, PPO und MADDPG verwenden. Das Framework unterstützt synchrones und asynchrones Training, wobei Agenten gleichzeitig oder abwechselnd interagieren können. Eingebaute Kommunikationsmodule erleichtern das Nachrichtenversand zwischen Agenten für Kooperationsstrategien. Die Konfiguration von Experimenten erfolgt vereinfacht über YAML-Dateien, und Ergebnisse werden automatisch in CSV oder TensorBoard protokolliert. Visualisierungsskripte helfen bei der Interpretation von Agentenbewegungen, Belohnungsentwicklung und Kommunikationsmustern. Für Forschungs- und Produktionsarbeit entwickelt, skaliert Multiagent_system nahtlos von Einzelmaschinen-Prototypen bis hin zu verteilter Schulung auf GPU-Clustern.

Im Kern ist RxAgent-Zoo ein reaktives RL-Framework, das Datenereignisse aus Umgebungen, Replay-Puffern und Trainingsschleifen als beobachtbare Streams behandelt. Benutzer können Operatoren chainen, um Beobachtungen vorzubereiten, Netzwerke zu aktualisieren und Metriken asynchron zu protokollieren. Die Bibliothek unterstützt parallele Umgebungen, konfigurierbare Scheduler und die Integration mit beliebten Gym- und Atari-Benchmarks. Eine Plug-and-Play-API ermöglicht den nahtlosen Austausch von Agentkomponenten, was reproduzierbare Forschung, schnelle Experimente und skalierbare Trainingsworkflows erleichtert.