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.

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.