PyGame Learning Environment (PLE) est un framework Python open-source conçu pour simplifier le développement, le test et le benchmarking des agents d'apprentissage par renforcement dans des scénarios de jeu personnalisés. Il fournit une collection de jeux légers basés sur Pygame avec un support intégré pour l'observation des agents, les espaces d'actions discrets et continus, la modulation des récompenses et le rendu de l'environnement. PLE dispose d'une API facile à utiliser compatible avec les wrappers OpenAI Gym, permettant une intégration transparente avec des bibliothèques RL populaires telles que Stable Baselines et TensorForce. Les chercheurs et les développeurs peuvent personnaliser les paramètres de jeu, implémenter de nouveaux jeux et exploiter des environnements vectoriels pour un entraînement accéléré. Avec une contribution communautaire active et une documentation extensive, PLE sert de plateforme polyvalente pour la recherche académique, l'éducation et le prototypage d'applications RL réelles.

La traduction automatique machine agentique est un cadre open-source conçu pour la recherche et le développement en traduction automatique. Il orchestre trois agents principaux — un générateur, un évaluateur et un affinateur — pour produire, évaluer et affiner collaborativement les traductions. Basé sur PyTorch et des modèles de transformeurs, le système supporte la pré-formation supervisée, l'optimisation par apprentissage par renforcement, et des politiques d'agents configurables. Les utilisateurs peuvent effectuer des benchmarks sur des jeux de données standard, suivre les scores BLEU, et étendre le pipeline avec des agents ou fonctions de récompense personnalisés pour explorer la collaboration entre agents dans les tâches de traduction.

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.