Ce dépôt fournit une suite complète d'algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agent, comprenant MADDPG, DDPG, PPO et plus encore, intégrés avec des benchmarks standard tels que l'Environnement de Particules Multi-Agent et OpenAI Gym. Il comprend des wrappers d'environnements personnalisables, des scripts d'entraînement configurables, un enregistrement en temps réel et des métriques d'évaluation des performances. Les utilisateurs peuvent facilement étendre les algorithmes, les adapter à des tâches personnalisées et comparer les politiques dans des environnements coopératifs et adverses avec une configuration minimale.

DeepMind MAS Environment est une bibliothèque Python fournissant une interface standardisée pour construire et simuler des tâches d'apprentissage par renforcement multi-agent. Elle permet aux utilisateurs de configurer le nombre d'agents, de définir les espaces d'observation et d'action, et de personnaliser les structures de récompense. Le framework supporte les canaux de communication entre agents, la journalisation des performances et les capacités de rendu. Les chercheurs peuvent intégrer sans problème DeepMind MAS Environment avec des bibliothèques RL populaires comme TensorFlow et PyTorch pour benchmarker de nouveaux algorithmes, tester des protocoles de communication et analyser les domaines de contrôle discret et continu.