RL-Agents est un framework d'apprentissage par renforcement de niveau recherche construit sur PyTorch qui regroupe des algorithmes RL populaires dans les méthodes basées sur la valeur, la politique et l'acteur-critique. La bibliothèque dispose d'une API d'agent modulaire, d'une accélération GPU, d'une intégration transparente avec OpenAI Gym et d'outils intégrés de journalisation et de visualisation. Les utilisateurs peuvent configurerles hyperparamètres, personnaliser les boucles d'entraînement et mesurer les performances avec quelques lignes de code, rendant RL-Agents idéal pour la recherche académique, le prototypage et l'expérimentation industrielle.

CybMASDE permet aux chercheurs et développeurs de construire, configurer et exécuter des simulations multi-agent avec apprentissage par renforcement profond. Les utilisateurs peuvent élaborer des scénarios personnalisés, définir des rôles d'agents et des fonctions de récompense, et brancher des algorithmes RL standard ou personnalisés. Le cadre comprend des serveurs d'environnement, des interfaces d'agents en réseau, des collecteurs de données et des utilitaires de rendu. Il supporte l'entraînement parallèle, la surveillance en temps réel et la sauvegarde de modèles. L'architecture modulaire de CybMASDE permet une intégration transparente de nouveaux agents, espaces d'observation et stratégies d'entraînement, accélérant l'expérimentation dans la commande coopérative, le comportement en essaim, l'allocation des ressources et autres cas d'usage multi-agent.