PyGame Learning Environment (PLE) ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Entwicklung, das Testen und das Benchmarking von Verstärkungslernagenten innerhalb benutzerdefinierter Spielszenarien vereinfacht. Es stellt eine Sammlung leichter, Pygame-basierter Spiele mit integrierter Unterstützung für Agentenbeobachtungen, diskrete und kontinuierliche Aktionsräume, Belohnungsentwicklung und Umgebungsdarstellung bereit. PLE bietet eine benutzerfreundliche API, die mit OpenAI Gym-Wrappern kompatibel ist, was eine nahtlose Integration mit beliebten RL-Bibliotheken wie Stable Baselines und TensorForce ermöglicht. Forscher und Entwickler können Spielparameter anpassen, neue Spiele implementieren und Vektorisiert-Umgebungen für beschleunigtes Training nutzen. Mit aktiver Community-Beteiligung und umfangreicher Dokumentation ist PLE eine vielseitige Plattform für akademische Forschung, Bildung und Prototyping realer RL-Anwendungen.

MultiAgentModel stellt eine einheitliche API bereit, um benutzerdefinierte Umgebungen und Agentenklassen für Multi-Agenten-Szenarien zu definieren. Entwickler können Beobachtungs- und Aktionsräume, Belohnungsstrukturen und Kommunikationskanäle spezifizieren. Unterstützt werden beliebte RL-Algorithmen wie PPO, DQN und A2C, die mit minimaler Konfiguration trainiert werden können. Echtzeit-Visualisierungstools helfen dabei, Agenteninteraktionen und Leistungsmetriken zu überwachen. Die modulare Architektur gewährleistet eine einfache Integration neuer Algorithmen und benutzerdefinierter Module. Es enthält außerdem ein flexibles Konfigurationssystem für Hyperparameter-Optimierung, Logging-Utilities für Versuchsverfolgung und ist kompatibel mit OpenAI Gym-Umgebungen für nahtlose Portabilität. Benutzer können an gemeinsamen Umgebungen zusammenarbeiten und protokollierte Sitzungen zur Analyse wiedergeben.

Acme ist ein auf Python basierendes Framework, das die Entwicklung und Bewertung von Reinforcement-Learning-Agenten vereinfacht. Es bietet eine Sammlung von vorgefertigten Agentenimplementierungen (z.B. DQN, PPO, SAC), Umgebungs-Wrapper, Replay-Puffer und verteilte Ausführungsmaschinen. Forscher können Komponenten kombinieren, um neue Algorithmen zu prototypisieren, Trainingsmetriken mit integriertem Logging zu überwachen und skalierbare verteilte Pipelines für groß angelegte Experimente zu nutzen. Acme integriert sich mit TensorFlow und JAX, unterstützt benutzerdefinierte Umgebungen via OpenAI Gym-Interfaces und enthält Hilfsprogramme für Checkpoints, Evaluationen und Hyperparameter-Konfigurationen.