MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw fournit un kit complet pour le développement, l'entraînement et l'évaluation de multiples agents IA dans StarCraft II. Il expose des contrôles de bas niveau pour le déplacement d'unités, la visée et les capacités, tout en permettant une conception flexible de récompenses et de scénarios. Les utilisateurs peuvent facilement insérer des architectures neuronales personnalisées, définir des stratégies de coordination en équipe et enregistrer des métriques. Basé sur PySC2, il supporte l'entraînement en parallèle, la création de points de contrôle et la visualisation, ce qui en fait un outil idéal pour faire progresser la recherche en apprentissage par renforcement multi-agent coopératif et adversarial.

MultiAgentes offre une architecture modulaire pour définir des environnements et des agents, supportant des interactions multi-agent synchrones et asynchrones. Il comprend des classes de base pour les environnements et les agents, des scénarios prédéfinis pour des tâches coopératives et compétitives, des outils pour personnaliser les fonctions de récompense, et des API pour la communication entre agents et le partage d'observations. Les utilitaires de visualisation permettent une surveillance en temps réel des comportements des agents, tandis que les modules de journalisation enregistrent les métriques de performance pour analyse. Le framework s'intègre parfaitement avec les bibliothèques RL compatibles avec Gym, permettant aux utilisateurs d'entraîner des agents avec des algorithmes existants. MultiAgentes est conçu pour l'extensibilité, permettant aux développeurs d'ajouter de nouveaux modèles d'environnement, types d'agents et protocoles de communication adaptés à diverses applications de recherche et d'éducation.