AI Hedge Fund 5zu fournit une pipeline complète pour le trading quantitatif : un environnement personnalisable pour la simulation de plusieurs classes d'actifs, des modules d'agents basés sur l'apprentissage par renforcement, des utilitaires de test rétroactif, une intégration en temps réel des données du marché et des outils de gestion des risques. Les utilisateurs peuvent configurer les sources de données, définir des fonctions de récompense, entraîner des agents sur des données historiques et évaluer les performances selon de principaux indicateurs financiers. Le framework supporte le développement de stratégies modulaires et peut être étendu aux API de courtiers en direct pour déployer des robots de trading en production.

Les agents IA pour Pierre-Papier-Ciseaux sont un projet Python open-source démontrant comment construire, entraîner et évaluer différentes stratégies d'IA—jeu aléatoire, reconnaissance de motifs basée sur des règles, et apprentissage par renforcement (Q-learning)—dans le jeu classique Pierre-Papier-Ciseaux. Il fournit des classes d'agents modulaires, un moteur de jeu configurable, une journalisation des performances, et des utilitaires de visualisation. Les utilisateurs peuvent échanger facilement des agents, ajuster les paramètres d'apprentissage, et explorer le comportement de l'IA dans des scénarios compétitifs.

L'environnement Beer Game fournit une simulation en temps discret d'une chaîne d'approvisionnement en bière à quatre étapes — détaillant, grossiste, distributeur, fabricant — avec une interface OpenAI Gym. Les agents reçoivent des observations incluant le stock en main, le stock en pipeline et les commandes entrantes, puis produisent des quantités de commande. L'environnement calcule les coûts par étape pour la détention d'inventaire et les retards, et supporte des distributions de demande et des délais de livraison personnalisables. Il s'intègre parfaitement avec des bibliothèques RL populaires comme Stable Baselines3, permettant aux chercheurs et éducateurs de benchmarker et former des algorithmes sur des tâches d'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.

BotPlayers est un framework polyvalent open-source conçu pour simplifier le développement et le déploiement d'agents de jeu pilotés par IA. Il comprend une couche d'abstraction d'environnement flexible supportant le screen scraping, les API web ou des interfaces de simulation personnalisées, permettant aux bots d'interagir avec divers jeux. Le framework inclut des algorithmes d'apprentissage par renforcement intégrés, des algorithmes génétiques et des heuristiques basées sur des règles, ainsi que des outils pour la journalisation des données, le pointage des modèles et la visualisation des performances. Son système de plugins modulaire permet aux développeurs de personnaliser capteurs, actions et politiques IA en Python ou Java. BotPlayers propose également une configuration YAML pour un prototypage rapide et des pipelines automatisés pour l'entraînement et l'évaluation. Supportant plusieurs plates-formes comme Windows, Linux et macOS, ce framework accélère la recherche et la production d'agents de jeu intelligents.

CityLearn fournit une plateforme de simulation modulaire pour la recherche en gestion de l'énergie utilisant l'apprentissage par renforcement. Les utilisateurs peuvent définir des regroupements de bâtiments multi-zones, configurer des systèmes HVAC, des unités de stockage et des sources renouvelables, puis entraîner des agents RL contre des événements de réponse à la demande. L'environnement expose des observations d'état telles que températures, profils de charge et prix de l'énergie, tandis que les actions contrôlent les points de consigne et la dispatch du stockage. Une API de récompense flexible permet des métriques personnalisées—comme les économies de coûts ou la réduction des émissions—et les outils de journalisation supports l'analyse des performances. CityLearn est idéal pour le benchmarking, l'apprentissage par curriculum, et le développement de nouvelles stratégies de contrôle dans un cadre de recherche reproductible.

CryptoTrader Agents fournit une boîte à outils complète pour concevoir, entraîner et déployer des stratégies de trading pilotées par IA sur les marchés de cryptomonnaies. Il inclut un environnement modulaire pour l’ingestion de données, la création de fonctionnalités, et des fonctions de récompense personnalisées. Les utilisateurs peuvent exploiter des algorithmes d’apprentissage par renforcement préconfigurés ou intégrer leurs propres modèles. La plateforme offre un backtesting simulé basé sur des données historiques de prix, des contrôles de gestion des risques, et un suivi précis des métriques. Lorsqu’elle est prête, les agents peuvent se connecter aux API d’échange en direct pour une exécution automatisée. Bordée en Python, la plateforme est entièrement extensible, permettant aux utilisateurs de prototyper de nouvelles tactiques, d’effectuer des balayages de paramètres, et de surveiller les performances en temps réel.

Fast Reinforcement Learning est un framework Python spécialisé visant à accélérer le développement et l'exécution d'agents d'apprentissage par renforcement. Il offre une prise en charge prête à l'emploi pour des algorithmes populaires tels que PPO, A2C, DDPG et SAC, associée à une gestion d'environnements vectorisés à haut débit. Les utilisateurs peuvent facilement configurer des réseaux de politiques, personnaliser des boucles d'apprentissage et exploiter l'accélération GPU pour des expérimentations à grande échelle. La conception modulaire de la bibliothèque assure une intégration transparente avec les environnements OpenAI Gym, permettant aux chercheurs et praticiens de prototyper, de benchmarker et de déployer des agents dans une variété de tâches de contrôle, de jeux et de simulation.

DeepSeek R1 représente une percée significative dans l'intelligence artificielle, offrant une performance de premier ordre dans les tâches de raisonnement, de mathématiques et de codage. Utilisant une architecture complexe MoE (Mixture of Experts) avec 37B de paramètres activés et 671B de paramètres totaux, DeepSeek R1 met en œuvre des techniques avancées d'apprentissage par renforcement pour atteindre des références de pointe. Le modèle offre des performances robustes, y compris 97,3% de précision sur MATH-500 et un classement au 96,3ème percentile sur Codeforces. Sa nature open-source et ses options de déploiement peu coûteuses le rendent accessible à un large éventail d'applications.

Dino Reinforcement Learning offre une boîte à outils complète pour entraîner un agent IA à jouer au jeu de dinosaure de Chrome via reinforcement learning. En s'intégrant avec une instance Chrome sans interface via Selenium, il capture en temps réel les frames du jeu et les traite en représentations d'état optimisées pour les entrées du réseau Q profond. Le framework comprend des modules pour la mémoire de rejouement, l'exploration epsilon-greedy, des modèles de réseaux neuronaux convolutifs, et des boucles d'entraînement avec des hyperparamètres personnalisables. Les utilisateurs peuvent suivre la progression de l'entraînement via des logs en console et sauvegarder des checkpoints pour une évaluation ultérieure. Après l'entraînement, l'agent peut être déployé pour jouer en direct de manière autonome ou être testé contre différentes architectures de modèles. Son design modulaire permet une substitution facile des algorithmes RL, faisant de cette plateforme un environnement de experimentation flexible.

DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow fournit une implémentation complète de l'algorithme DQN adaptée à l'environnement Atari Breakout. Il utilise un réseau neuronal convolutionnel pour approximer les valeurs Q, applique la répétition d'expériences pour briser les corrélations entre observations séquentielles et emploie un réseau cible mis à jour périodiquement pour stabiliser l'entraînement. L'agent suit une politique epsilon-greedy pour l'exploration et peut être entraîné à partir de zéro avec des entrées de pixels bruts. Le dépôt comprend des fichiers de configuration, des scripts d'entraînement pour surveiller la croissance des récompenses, des scripts d'évaluation pour tester les modèles entraînés, et des utilitaires TensorBoard pour visualiser les métriques d'entraînement. Les utilisateurs peuvent ajuster des hyperparamètres tels que le taux d'apprentissage, la taille du buffer de replay et la taille de lot pour expérimenter différentes configurations.

La Communication Émergente chez les Agents est un cadre PyTorch open-source conçu pour les chercheurs explorant comment les systèmes multi-agent développent leurs propres protocoles de communication. La bibliothèque offre des implémentations flexibles de tâches d'apprentissage par renforcement coopératif, y compris des jeux référentiels, des jeux combinatoires et des défis d'identification d'objets. Les utilisateurs définissent des architectures d'agents locuteurs et auditeurs, spécifient les propriétés des canaux de message comme la taille du vocabulaire et la longueur de la séquence, et sélectionnent des stratégies d'entraînement telles que les gradients de politique ou l'apprentissage supervisé. Le cadre comprend des scripts de bout en bout pour exécuter des expériences, analyser l'efficacité de communication et visualiser les langues émergentes. Sa conception modulaire facilite l'extension avec de nouveaux environnements de jeu ou des fonctions de perte personnalisées. Les chercheurs peuvent reproduire des études publiées, benchmarker de nouveaux algorithmes et explorer la compositionnalité et la sémantique des langues d'agents émergents.

Gym-Recsys est une boîte à outils qui encapsule des tâches de recommandation dans des environnements OpenAI Gym, permettant aux algorithmes d'apprentissage par renforcement d'interagir étape par étape avec des matrices utilisateur-élément simulées. Il fournit des générateurs de comportements utilisateur synthétiques, supporte le chargement de datasets populaires et livre des métriques standard comme Precision@K et NDCG. Les utilisateurs peuvent personnaliser les fonctions de récompense, les modèles utilisateur et les pools d’objets pour expérimenter différentes stratégies de recommandation RL de manière reproductible.

GridWorldEnvs propose une suite complète d'environnements de mondes en grille pour soutenir la conception, le test et la benchmarkisation des systèmes d'apprentissage par renforcement et multi-agents. Les utilisateurs peuvent facilement configurer les dimensions de la grille, les positions de départ des agents, les emplacements cibles, obstacles, structures de récompense et espaces d'actions. La bibliothèque inclut des modèles prêts à l'emploi tels que la navigation classique, l'évitement d'obstacles et les tâches coopératives, tout en permettant la définition de scénarios personnalisés via JSON ou classes Python. Une intégration transparente avec l'API OpenAI Gym permet d'appliquer directement des algorithmes RL standards. De plus, GridWorldEnvs supporte des expérimentations à agent unique ou multi-agents, des outils de journalisation et de visualisation pour le suivi des performances des agents.

gym-fx est une bibliothèque Python open-source qui implémente un environnement de trading Forex simulé utilisant l'interface OpenAI Gym. Elle offre un support pour plusieurs paires de devises, l'intégration de flux de prix historiques, des indicateurs techniques et des fonctions de récompense entièrement personnalisables. En fournissant une API normalisée, gym-fx simplifie le benchmarking et le développement d'algorithmes d'apprentissage par renforcement pour le trading algorithmique. Les utilisateurs peuvent configurer le glissement de marché, les coûts de transaction et les espaces d'observation pour reproduire de près des scénarios de trading en direct, facilitant le développement et l'évaluation de stratégies robustes.

gym-llm étend l’écosystème OpenAI Gym aux grands modèles linguistiques en définissant des environnements textuels où les agents LLM interagissent via des invites et des actions. Chaque environnement suit les conventions step, reset, et render de Gym, émettant des observations sous forme de texte et acceptant des réponses générées par le modèle comme actions. Les développeurs peuvent créer des tâches personnalisées en spécifiant des modèles d’invite, des calculs de récompense et des conditions de fin, permettant des benchmarks avancés en prise de décision et en conversation. L’intégration avec des librairies RL populaires, des outils de journalisation, et des métriques d’évaluation configurables facilite des expérimentations de bout en bout. Que ce soit pour évaluer la capacité d’un LLM à résoudre des puzzles, gérer des dialogues ou naviguer dans des tâches structurées, gym-llm fournit un cadre standardisé et reproductible pour la recherche et le développement d’agents linguistiques avancés.

gym-multigrid fournit une série d'environnements en grille personnalisables conçus pour la navigation multi-chambres et les tâches d'exploration en apprentissage par renforcement. Chaque environnement se compose de pièces interconnectées remplies d'objets, de clés, de portes et d'obstacles. Les utilisateurs peuvent ajuster la taille de la grille, la configuration des pièces et le placement des objets de manière programmatique. La bibliothèque prend en charge les modes d'observation complets ou partiels, offrant des représentations d'état RGB ou matricielles. Les actions incluent le déplacement, l'interaction avec les objets et la manipulation des portes. En l'intégrant comme environnement Gym, les chercheurs peuvent exploiter n'importe quel agent compatible Gym pour former et évaluer des algorithmes sur des tâches telles que des puzzles clé-portes, la récupération d'objets ou la planification hiérarchique. La conception modulaire et les dépendances minimales de gym-multigrid en font un outil idéal pour comparer de nouvelles stratégies d'IA.

HFO_DQN combine Python et TensorFlow pour fournir une chaîne complète pour entraîner des agents de football utilisant Deep Q-Networks. Les utilisateurs peuvent cloner le dépôt, installer les dépendances incluant le simulateur HFO et les bibliothèques Python, et configurer les paramètres d'entraînement dans des fichiers YAML. Le cadre implémente la mémoire d'expérience, les mises à jour du réseau cible, l'exploration ε-greedy, et le façonnage de récompenses spécifique au domaine offense de moitié terrain. Il comprend des scripts pour l'entraînement des agents, la journalisation des performances, des matchs d'évaluation, et la réalisation de graphiques. La structure modulaire du code permet d'intégrer des architectures neural personnalisées, des algorithmes RL alternatifs, et des stratégies de coordination multi-agents. Les sorties incluent des modèles entraînés, des métriques de performance, et des visualisations du comportement, facilitant la recherche en apprentissage par renforcement et systèmes multi-agents.

Jason-RL ajoute une couche d'apprentissage par renforcement au cadre multi-agent Jason, permettant aux agents AgentSpeak BDI d'apprendre des politiques de sélection d'actions via le feedback de récompense. Elle met en œuvre les algorithmes Q-learning et SARSA, supporte la configuration des paramètres d'apprentissage (taux d'apprentissage, facteur d'actualisation, stratégie d'exploration) et enregistre les métriques d'entraînement. En définissant des fonctions de récompense dans les plans d'agents et en exécutant des simulations, les développeurs peuvent observer l'amélioration des prises de décision des agents au fil du temps, s'adaptant à des environnements changeants sans coder manuellement les politiques.

MARFT est un LLM basé sur Python, permettant des expériences reproductibles et la prototypage rapide de systèmes IA collaboratifs.

MineLand fournit un environnement sandbox 3D flexible inspiré de Minecraft pour former des agents d'apprentissage par renforcement. Il dispose d’API compatibles Gym pour une intégration transparente avec des bibliothèques RL existantes telles que Stable Baselines, RLlib, et des implémentations personnalisées. Les utilisateurs ont accès à une bibliothèque de tâches, notamment collecte de ressources, navigation et défis de construction, chacun avec une difficulté et une structure de récompense configurables. Le rendu en temps réel, les scénarios multi-agent et les modes sans interface graphique permettent un entraînement évolutif et des benchmarks. Les développeurs peuvent concevoir de nouvelles cartes, définir des fonctions de récompense personnalisées, et ajouter des capteurs ou contrôles supplémentaires. La base de code open-source de MineLand favorise la recherche reproductible, le développement collaboratif, et le prototypage rapide d’agents IA dans des mondes virtuels complexes.