- Implémentations de MADDPG, PPO et autres algorithmes de RL multi-agents
- Intégration du simulateur AutoDRIVE avec des scénarios de conduite urbaine
- Wraps d'environnement et fonctions de récompense personnalisables
- Scripts d'entraînement et d'évaluation avec support de journalisation
- Utilitaires de visualisation et de traçage des performances
- Support pour l'apprentissage par curriculum et la sauvegarde de politiques