Mava est une bibliothèque open-source basée sur JAX pour développer, entraîner et évaluer des systèmes d'apprentissage par renforcement multi-agent. Elle propose des implémentations préconstruites d'algorithmes coopératifs et compétitifs tels que MAPPO et MADDPG, ainsi que des boucles de formation configurables prenant en charge les flux de travail à nœud unique et distribués. Les chercheurs peuvent importer des environnements depuis PettingZoo ou définir leurs propres environnements, puis utiliser les composants modulaires de Mava pour l'optimisation de politique, la gestion du tampon de répétition et la journalisation des métriques. L'architecture flexible du cadre permet une intégration transparente de nouveaux algorithmes, espaces d'observation personnalisés et structures de récompense. En exploitant les capacités d'auto-vectorisation et d'accélération matérielle de JAX, Mava assure des expériences efficaces à grande échelle et un benchmarking reproductible dans divers scénarios multi-agent.

MultiAgentPuzzleSolver fournit un environnement modulaire où des agents d’IA indépendants travaillent ensemble pour résoudre des énigmes telles que les puzzles à glissières, la Cube de Rubik, et les grilles logiques. Les agents partagent des informations d’état, négocient des affectations de sous-tâches, et appliquent diverses heuristiques pour explorer l’espace de solutions plus efficacement que les approches à un seul agent. Les développeurs peuvent ajouter de nouveaux comportements d’agents, personnaliser les protocoles de communication, et introduire de nouvelles définitions d’énigmes. Le cadre inclut des outils pour la visualisation en temps réel, la collecte de métriques de performance, et la scripting d’expériences. Il supporte Python 3.8+, les bibliothèques standard, et des outils ML populaires pour une intégration transparente dans les projets de recherche.