Pits and Orbs est un environnement open-source pour l’apprentissage par renforcement, implémenté en Python, offrant un monde de grille multi-agents au tour par tour où les agents poursuivent des objectifs et font face à des dangers environnementaux. Chaque agent doit naviguer sur une grille configurable, éviter des pièges placés aléatoirement qui pénalisent ou terminent les épisodes, et collecter des sphères pour des récompenses positives. L’environnement prend en charge des modes compétitifs et coopératifs, permettant aux chercheurs d’explorer divers scénarios d’apprentissage. Son API simple s’intègre parfaitement avec des bibliothèques RL populaires comme Stable Baselines ou RLlib. Les principales caractéristiques incluent des dimensions de grille ajustables, des distributions dynamiques de pièges et de sphères, des structures de récompense configurables, et un journalisation optionnelle pour l’analyse de l’entraînement.

RL Shooter est un cadre basé sur Python qui intègre ViZDoom avec les API OpenAI Gym pour créer un environnement flexible d'apprentissage par renforcement pour les jeux FPS. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios, cartes et structures de récompense personnalisés pour entraîner les agents sur la navigation, la détection de cibles et les tâches de tir. Avec des cadres d'observation, des espaces d'action et des facilités de journalisation configurables, il supporte des bibliothèques populaires de RL profond comme Stable Baselines et RLlib, permettant un suivi clair des performances et la reproductibilité des expériences.

Ce dépôt implémente la communication émergente dans l'apprentissage par renforcement multi-agent avec PyTorch. Les utilisateurs peuvent configurer des réseaux neuronaux pour l'émetteur et le récepteur afin de jouer à des jeux référentiels ou à une navigation coopérative, encourageant les agents à développer un canal de communication discret ou continu. Il fournit des scripts pour l'entraînement, l'évaluation et la visualisation des protocoles appris, ainsi que des utilitaires pour la création d'environnements, le codage et le décodage des messages. Les chercheurs peuvent l'étendre avec des tâches personnalisées, modifier les architectures de réseau et analyser l'efficacité des protocoles, favorisant des expérimentations rapides dans la communication d'agents émergents.