HMAS ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Entwicklung hierarchischer Multi-Agenten-Systeme ermöglicht. Es bietet Abstraktionen für die Definition von Agentenhierarchien, Inter-Agent-Kommunikationsprotokollen, Umweltintegration und integrierte Trainingsschleifen. Forscher und Entwickler können HMAS verwenden, um komplexe Agenteninteraktionen zu prototypisieren, koordinierte Politiken zu trainieren und die Leistung in simulierten Umgebungen zu bewerten. Das modulare Design erleichtert die Erweiterung und Anpassung von Agenten, Umgebungen und Trainingsstrategien.

Trainable Agents ist als modulare, erweiterbare Toolkits konzipiert, um die schnelle Entwicklung und das Training von KI-Agenten, die auf modernsten großen Sprachmodellen basieren, zu erleichtern. Das Framework abstrahiert Kernkomponenten wie Interaktionsumgebungen, Policy-Interfaces und Feedback-Schleifen, sodass Entwickler Aufgaben definieren, Demonstrationen bereitstellen und Belohnungsfunktionen mühelos implementieren können. Mit integrierter Unterstützung für OpenAI GPT und Anthropic Claude ermöglicht die Bibliothek Erfahrungsspeicherung, Batch-Training und Leistungsbewertung. Trainable Agents beinhaltet außerdem Utilities für Logging, Metrik-Tracking und den Export trainierter Policies für die Bereitstellung. Ob beim Aufbau konversationaler Bots, Automatisierung von Workflows oder Forschung – dieses Framework vereinfacht den gesamten Lebenszyklus vom Prototyp bis zur Produktion in einem einheitlichen Python-Paket.

RL-Agents ist ein forschungsorientiertes Verstärkungslern-Framework, das auf PyTorch aufbaut und beliebte RL-Algorithmen aus wertbasierten, politikbasierten und actor-critic-Methoden bündelt. Die Bibliothek verfügt über eine modulare Agent-API, GPU-Beschleunigung, nahtlose Integration mit OpenAI Gym und integrierte Logging- und Visualisierungstools. Benutzer können Hyperparameter konfigurieren, Trainingsabläufe anpassen und die Leistung mit wenigen Zeilen Code benchmarken, was RL-Agents ideal für wissenschaftliche Forschung, Prototyping und industrielle Experimente macht.

Fast Reinforcement Learning ist ein spezialisiertes Python-Framework, das die Entwicklung und Ausführung von Verstärkungslern-Agenten beschleunigen soll. Es bietet standardmäßig Unterstützung für beliebte Algorithmen wie PPO, A2C, DDPG und SAC, kombiniert mit hochdurchsatzfähiger Verwaltung vektorisierten Umgebungen. Nutzer können Policy-Netzwerke einfach konfigurieren, Trainingsschleifen anpassen und GPU-Beschleunigung für groß angelegte Experimente nutzen. Das modulare Design der Bibliothek sorgt für nahtlose Integration mit OpenAI Gym-Umgebungen, sodass Forscher und Praktiker Prototypen erstellen, Benchmarks durchführen und Agenten in verschiedenen Steuerungs-, Spiel- und Simulationsaufgaben einsetzen können.