L'environnement de recherche coopérative fournit un environnement d'apprentissage par renforcement multi-agent flexible et compatible gym, adapté aux tâches de recherche coopérative dans des espaces en grille discrète et en espace continu. Les agents fonctionnent sous observabilité partielle et peuvent partager des informations en fonction de topologies de communication personnalisables. Le cadre supporte des scénarios prédéfinis tels que recherche et sauvetage, suivi de cibles dynamiques, et cartographie collaborative, avec des API pour définir des environnements et des structures de récompense personnalisés. Il s'intègre parfaitement avec des bibliothèques RL populaires comme Stable Baselines3 et Ray RLlib, inclut des utilitaires de journalisation pour l’analyse des performances, et offre des outils de visualisation en temps réel. Les chercheurs peuvent ajuster la taille de la grille, le nombre d'agents, la portée des capteurs et les mécanismes de partage des récompenses pour évaluer efficacement les stratégies de coordination et benchmarker de nouveaux algorithmes.

CrewAI-Learning est une bibliothèque open-source conçue pour simplifier les projets d'apprentissage par renforcement multi-agent. Elle offre des structures d'environnements, des définitions modulaires d'agents, des fonctions de récompense personnalisables, et une suite d'algorithmes intégrés comme DQN, PPO, et A3C adaptés aux tâches collaboratives. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios, gérer les boucles de formation, enregistrer les métriques et visualiser les résultats. Le framework supporte la configuration dynamique des équipes d'agents et les stratégies de partage de récompense, rendant facile le prototypage, l'évaluation et l'optimisation de solutions IA coopératives dans divers domaines.

MARL-DPP est un cadre open-source permettant l'apprentissage par renforcement multi-agent (MARL) avec diversité imposée via des processus déterminants (DPP). Les approches MARL traditionnelles souffrent souvent d'une convergence des politiques vers des comportements similaires ; MARL-DPP y remédie en intégrant des mesures basées sur le DPP pour encourager les agents à conserver des distributions d'actions diversifiées. La boîte à outils fournit un code modulaire pour intégrer le DPP dans les objectifs d'entraînement, l’échantillonnage de politiques et la gestion de l’exploration. Elle inclut une intégration prête à l’emploi avec des environnements standard comme OpenAI Gym et l’environnement multi-agent Particle (MPE), ainsi que des utilitaires pour la gestion des hyperparamètres, la journalisation et la visualisation des métriques de diversité. Les chercheurs peuvent évaluer l’impact des contraintes de diversité sur des tâches coopératives, l’allocation des ressources et les jeux compétitifs. La conception extensible prend en charge des environnements personnalisés et des algorithmes avancés, facilitant l’exploration de nouvelles variantes de MARL-DPP.

Le MARL Simulator est conçu pour faciliter le développement efficace et scalable d'algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agent (MARL). En utilisant le backend distribué de PyTorch, il permet aux utilisateurs d'exécuter un entraînement parallèle sur plusieurs GPU ou nœuds, réduisant significativement la durée des expériences. Le simulateur offre une interface environnementale modulaire qui supporte des scénarios de référence standard — tels que la navigation collaborative, le prédateur-préy, et le monde en grille — ainsi que des environnements personnalisés. Les agents peuvent utiliser divers protocoles de communication pour coordonner leurs actions, partager des observations et synchroniser des récompenses. Les espaces de récompense et d’observation configurables permettent un contrôle précis de la dynamique d'entraînement, tandis que des outils de journalisation et de visualisation intégrés fournissent des aperçus en temps réel des métriques de performance.

MARTI (Multi-Agent Reinforcement Learning Toolkit and Interface) est un cadre orienté recherche qui facilite le développement, l'évaluation et le benchmarking des algorithmes RL multi-agent. Il offre une architecture plug-and-play où les utilisateurs peuvent configurer des environnements personnalisés, des politiques d'agents, des structures de récompense et des protocoles de communication. MARTI s'intègre aux bibliothèques de deep learning populaires, supporte l'accélération GPU et l'entraînement distribué, et génère des journaux détaillés ainsi que des visualisations pour l'analyse des performances. La conception modulaire du toolkit permet une prototypage rapide des approches novatrices et une comparaison systématique avec des baselines standard, ce qui le rend idéal pour la recherche académique et les projets pilotes dans les systèmes autonomes, la robotique, l'IA de jeu et les scénarios multi-agents coopératifs.

MGym est un cadre spécialisé pour créer et gérer des environnements d'apprentissage par renforcement multi-agent (MARL) en Python. Il permet aux utilisateurs de définir des scénarios complexes avec plusieurs agents, chacun disposant d'espaces d'observation et d'action personnalisables, de fonctions de récompense et de règles d'interaction. MGym supporte à la fois les modes d'exécution synchrones et asynchrones, fournissant des simulations d'agents parallèles et tournantes. Conçu avec une API semblable à Gym, MGym s'intègre parfaitement avec des bibliothèques RL populaires telles que Stable Baselines, RLlib et PyTorch. Il comprend des modules utilitaires pour le benchmarking des environnements, la visualisation des résultats et l'analyse des performances, facilitant une évaluation systématique des algorithmes MARL. Son architecture modulaire permet un prototypage rapide de tâches cooperatives, compétitives ou d'agents mixtes, permettant aux chercheurs et développeurs d'accélérer l'expérimentation et la recherche MARL.

Multi-Agent Miners offre un environnement de monde en grille où plusieurs agents mineurs autonomes naviguent, creusent et collectent des ressources tout en interagissant. Il supporte des tailles de carte configurables, le nombre d'agents et des structures de récompenses, permettant aux utilisateurs de créer des scénarios compétitifs ou coopératifs. Le framework s'intègre aux bibliothèques RL populaires via PettingZoo, fournissant des API standardisées pour les fonctions reset, step et render. Les modes de visualisation et le support de journalisation aident à analyser comportements et résultats, idéal pour la recherche, l'éducation et le benchmarking d'algorithmes en apprentissage par renforcement multi-agent.

La bibliothèque multi-agents d'apprentissage par renforcement d'alaamoheb est une ressource complète open-source conçue pour faciliter le développement, l'entraînement et l'évaluation de plusieurs agents opérant dans des environnements partagés. Elle comprend des implémentations modulaires d'algorithmes basés sur la valeur et la politique, tels que DQN, PPO, MADDPG, et plus encore. Le dépôt supporte l'intégration avec OpenAI Gym, Unity ML-Agents et le StarCraft Multi-Agent Challenge, permettant aux utilisateurs d’expérimenter à la fois dans des scénarios de recherche et inspirés de cas réels. Avec des configurations d'expériences YAML, des utilitaires de journalisation et des outils de visualisation, les praticiens peuvent suivre les courbes d'apprentissage, ajuster les hyperparamètres et comparer différents algorithmes. Ce cadre accélère les expérimentations dans des tâches multi-agents coopératives, compétitives ou mixtes, facilitant la recherche reproductible et le benchmarking.

Ce projet open-source offre un cadre complet d'apprentissage par renforcement multi-agent basé sur PyTorch et Unity ML-Agents. Il propose des algorithmes DDPG décentralisés, des wrappers d'environnements et des scripts d'entraînement. Les utilisateurs peuvent configurer les politiques d'agents, les réseaux critiques, les buffers de relecture et les travailleurs d'entraînement parallèles. Les hooks de journalisation permettent la surveillance avec TensorBoard, tandis qu'une architecture modulaire supporte des fonctions de récompense et paramètres d'environnement personnalisés. Le dépôt inclut des scènes Unity d'exemple illustrant des tâches de navigation collaborative, idéal pour étendre et benchmarker des scénarios multi-agent en simulation.

multiagent-env est une bibliothèque Python open-source conçue pour simplifier la création et l’évaluation d’environnements d’apprentissage par renforcement multi-agent. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios cooperatifs et adverses en spécifiant le nombre d’agents, les espaces d’action et d’observation, les fonctions de récompense et la dynamique de l’environnement. Elle supporte la visualisation en temps réel, un rendu configurable et une intégration facile avec des frameworks RL basés sur Python tels que Stable Baselines et RLlib. La conception modulaire permet de prototyper rapidement de nouveaux scénarios et de comparer aisément les algorithmes multi-agent.

Multiagent-Prediction-Reward est un cadre orienté recherche qui intègre des modèles de prédiction et des mécanismes de distribution des récompenses pour l'apprentissage par renforcement multi-agent. Il comprend des wrappers pour l'environnement, des modules neuronaux pour prévoir les actions des pairs, et une logique de routage des récompenses personnalisable, qui s'adapte aux performances des agents. Le dépôt fournit des fichiers de configuration, scripts d'exemples et tableaux de bord d’évaluation pour exécuter des expériences sur des tâches coopératives. Les utilisateurs peuvent étendre le code pour tester de nouvelles fonctions de récompense, intégrer de nouveaux environnements et benchmarker contre des algorithmes RL multi-agent établis.

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.

multiagent_envs offre un ensemble modulaire d'environnements basés sur Python adaptés à la recherche et au développement en apprentissage par renforcement multi-agent. Il inclut des scénarios comme la navigation coopérative, la prédation, les dilemmes sociaux et des arènes compétitives. Chaque environnement permet de définir le nombre d'agents, les caractéristiques d'observation, les fonctions de récompense et la dynamique de collision. Le framework s'intègre facilement avec des bibliothèques RL populaires telles que Stable Baselines et RLlib, permettant des boucles d'entraînement vectorisées, une exécution parallèle et une journalisation facile. Les utilisateurs peuvent étendre des scénarios existants ou en créer de nouveaux via une API simple, accélérant l'expérimentation avec des algorithmes comme MADDPG, QMIX et PPO dans un environnement cohérent et reproductible.

MADDPG évolutif est un cadre orienté recherche pour l'apprentissage par renforcement multi-agent, offrant une implémentation évolutive de l'algorithme MADDPG. Il comprend des critiques centralisés lors de l'entraînement et des acteurs indépendants à l'exécution pour la stabilité et l'efficacité. La bibliothèque comprend des scripts Python pour définir des environnements personnalisés, configurer des architectures réseau et ajuster des hyperparamètres. Les utilisateurs peuvent entraîner plusieurs agents en parallèle, surveiller les métriques et visualiser les courbes d'apprentissage. Il s'intègre à des environnements similaires à OpenAI Gym et supporte l'accélération GPU via TensorFlow. Grâce à ses composants modulaires, MADDPG évolutif permet une expérimentation flexible sur des tâches multi-agents coopératives, compétitives ou mixtes, facilitant la prototypage rapide et le benchmarking.

AutoDRIVE Cooperative MARL est un cadre hébergé sur GitHub, combinant le simulateur de conduite urbaine AutoDRIVE avec des algorithmes adaptables d'apprentissage par renforcement multi-agent. Il comprend des scripts d'entraînement, des wrappers d'environnement, des métriques d'évaluation et des outils de visualisation pour développer et benchmarker des politiques de conduite coopératives. Les utilisateurs peuvent configurer les espaces d'observation des agents, les fonctions de récompense et les hyperparamètres d'entraînement. Le dépôt supporte des extensions modulaires, permettant la définition de tâches personnalisées, l'apprentissage par curriculum et le suivi des performances pour la recherche sur la coordination des véhicules autonomes.

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.

MADDPG-Keras offre un cadre complet pour la recherche en apprentissage par renforcement multi-agent en implémentant l'algorithme MADDPG dans Keras. Il supporte les espaces d'actions continues, plusieurs agents et les environnements standard d'OpenAI Gym. Les chercheurs et développeurs peuvent configurer les architectures de réseaux neuronaux, les hyperparamètres d'entraînement et les fonctions de récompense, puis lancer des expériences avec des journaux intégrés et un enregistrement des modèles pour accélérer l'apprentissage des politiques multi-agent.

Mean-Field MARL offre un cadre Python robuste pour l'implémentation et l’évaluation des algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agent à champ moyen. Il approxime les interactions à grande échelle en modélisant l'effet moyen des agents voisins via Q-learning par champ moyen. La bibliothèque comprend des wrappers d’environnement, des modules de politique d’agent, des boucles d’entraînement, et des métriques d’évaluation, permettant un entraînement scalable sur des centaines d’agents. Basé sur PyTorch pour l’accélération GPU, il supporte des environnements personnalisables comme Particle World et Gridworld. La conception modulaire facilite l’extension avec de nouveaux algorithmes, tandis que les outils intégrés de journalisation et de visualisation Matplotlib permettent de suivre les récompenses, les courbes de perte, et les distributions par champ moyen. Des scripts d’exemple et la documentation guident l’utilisateur à travers la configuration, l’expérimentation, et l’analyse des résultats, idéal pour la recherche et le prototypage de systèmes multi-agents à grande échelle.

Patrolling-Zoo offre un cadre flexible permettant aux utilisateurs de créer et d'expérimenter avec des tâches de patrouille multi-agent en Python. La bibliothèque inclut une variété d'environnements basés sur des grilles et des graphes, simulant des scénarios de surveillance, de contrôle et de couverture. Les utilisateurs peuvent configurer le nombre d'agents, la taille de la carte, la topologie, les fonctions de récompense et les espaces d'observation. Grâce à la compatibilité avec PettingZoo et les API Gym, elle supporte une intégration transparente avec des algorithmes populaires d'apprentissage par renforcement. Cet environnement facilite le benchmarking et la comparaison des techniques MARL sous des paramètres cohérents. En fournissant des scénarios standard et des outils pour en créer de nouveaux, Patrolling-Zoo accélère la recherche en robotique autonome, surveillance de sécurité, opérations de recherche et sauvetage, et couverture efficace des zones en utilisant des stratégies de coordination multi-agents.