Multi-Agent Surveillance offre un cadre de simulation flexible où plusieurs agents IA agissent comme prédateurs ou évadés dans un monde en grille discret. Les utilisateurs peuvent configurer les paramètres de l'environnement tels que les dimensions de la grille, le nombre d'agents, les rayons de détection et les structures de récompense. Le dépôt comprend des classes Python pour le comportement des agents, des scripts de génération de scénarios, une visualisation intégrée via matplotlib et une intégration transparente avec des bibliothèques populaires d'apprentissage par renforcement. Cela facilite la création de benchmarks pour la coordination multi-agent, le développement de stratégies de surveillance personnalisées et la réalisation d'expériences reproductibles.