Ce dépôt regroupe une collection complète de composants de systèmes multi-agent et de techniques de coordination IA distribuée. Il offre des implémentations d'algorithmes de consensus, de protocoles de négociation Contract-Net, d'attribution de tâches basée sur des enchères, de stratégies de formation de coalitions et de cadres de communication inter-agent. Les utilisateurs peuvent exploiter des environnements de simulation intégrés pour modéliser et tester le comportement des agents sous diverses topologies de réseau, scénarios de latence et modes de défaillance. La conception modulaire permet aux développeurs et chercheurs d'intégrer, d'étendre ou de personnaliser des modules de coordination individuels pour des applications dans les essaims de robotique, la collaboration entre dispositifs IoT, les réseaux électriques intelligents et la prise de décision distribuée.

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.

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.