Multiagent_system offre une boîte à outils complète pour construire et gérer des environnements multi-agents. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios de simulation personnalisés, spécifier les comportements des agents, et utiliser des algorithmes pré-implémentés tels que DQN, PPO et MADDPG. Le framework supporte un entraînement synchrone et asynchrone, permettant aux agents d'interagir simultanément ou en mode tour par tour. Les modules de communication intégrés facilitent l'échange de messages entre agents pour des stratégies coopératives. La configuration des expériences est simplifiée via des fichiers YAML, et les résultats sont automatiquement enregistrés au format CSV ou dans TensorBoard. Les scripts de visualisation aident à interpréter les trajectoires des agents, l'évolution des récompenses et les patterns de communication. Conçu pour la recherche et la production, Multiagent_system évolue sans effort de prototypes sur machine unique à un entraînement distribué sur des clusters GPU.

PommerLearn permet aux chercheurs et aux développeurs d'entraîner des robots RL multi-agents dans l'environnement de jeu Pommerman. Il inclut des implémentations prêt-à-l'emploi d'algorithmes populaires (PPO, DQN), des fichiers de configuration flexibles pour les hyperparamètres, une journalisation automatique et une visualisation des métriques d'entraînement, un checkpointing de modèles et des scripts d'évaluation. Son architecture modulaire facilite l'extension avec de nouveaux algorithmes, la personnalisation des environnements et l'intégration avec des bibliothèques ML standard telles que PyTorch.

Vanilla Agents est un cadre léger basé sur PyTorch qui fournit des implémentations modulaires et extensibles d'agents d'apprentissage par renforcement de base. Il supporte des algorithmes comme DQN, Double DQN, PPO et A2C, avec des wrappers d'environnement adaptables compatibles avec OpenAI Gym. Les utilisateurs peuvent configurer les hyperparamètres, enregistrer les métriques d'entraînement, sauvegarder les points de contrôle et visualiser les courbes d'apprentissage. La base de code est organisée pour la clarté, ce qui le rend idéal pour le prototypage de recherche, un usage éducatif et la mise en référence de nouvelles idées en RL.