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.

RL Shooter est un cadre basé sur Python qui intègre ViZDoom avec les API OpenAI Gym pour créer un environnement flexible d'apprentissage par renforcement pour les jeux FPS. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios, cartes et structures de récompense personnalisés pour entraîner les agents sur la navigation, la détection de cibles et les tâches de tir. Avec des cadres d'observation, des espaces d'action et des facilités de journalisation configurables, il supporte des bibliothèques populaires de RL profond comme Stable Baselines et RLlib, permettant un suivi clair des performances et la reproductibilité des expériences.