DeepMind MAS Environment est une bibliothèque Python fournissant une interface standardisée pour construire et simuler des tâches d'apprentissage par renforcement multi-agent. Elle permet aux utilisateurs de configurer le nombre d'agents, de définir les espaces d'observation et d'action, et de personnaliser les structures de récompense. Le framework supporte les canaux de communication entre agents, la journalisation des performances et les capacités de rendu. Les chercheurs peuvent intégrer sans problème DeepMind MAS Environment avec des bibliothèques RL populaires comme TensorFlow et PyTorch pour benchmarker de nouveaux algorithmes, tester des protocoles de communication et analyser les domaines de contrôle discret et continu.

CybMASDE permet aux chercheurs et développeurs de construire, configurer et exécuter des simulations multi-agent avec apprentissage par renforcement profond. Les utilisateurs peuvent élaborer des scénarios personnalisés, définir des rôles d'agents et des fonctions de récompense, et brancher des algorithmes RL standard ou personnalisés. Le cadre comprend des serveurs d'environnement, des interfaces d'agents en réseau, des collecteurs de données et des utilitaires de rendu. Il supporte l'entraînement parallèle, la surveillance en temps réel et la sauvegarde de modèles. L'architecture modulaire de CybMASDE permet une intégration transparente de nouveaux agents, espaces d'observation et stratégies d'entraînement, accélérant l'expérimentation dans la commande coopérative, le comportement en essaim, l'allocation des ressources et autres cas d'usage multi-agent.