Patrolling-Zoo offre un cadre flexible permettant aux utilisateurs de créer et d'expérimenter avec des tâches de patrouille multi-agent en Python. La bibliothèque inclut une variété d'environnements basés sur des grilles et des graphes, simulant des scénarios de surveillance, de contrôle et de couverture. Les utilisateurs peuvent configurer le nombre d'agents, la taille de la carte, la topologie, les fonctions de récompense et les espaces d'observation. Grâce à la compatibilité avec PettingZoo et les API Gym, elle supporte une intégration transparente avec des algorithmes populaires d'apprentissage par renforcement. Cet environnement facilite le benchmarking et la comparaison des techniques MARL sous des paramètres cohérents. En fournissant des scénarios standard et des outils pour en créer de nouveaux, Patrolling-Zoo accélère la recherche en robotique autonome, surveillance de sécurité, opérations de recherche et sauvetage, et couverture efficace des zones en utilisant des stratégies de coordination multi-agents.