multiagent-env est une bibliothèque Python open-source conçue pour simplifier la création et l’évaluation d’environnements d’apprentissage par renforcement multi-agent. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios cooperatifs et adverses en spécifiant le nombre d’agents, les espaces d’action et d’observation, les fonctions de récompense et la dynamique de l’environnement. Elle supporte la visualisation en temps réel, un rendu configurable et une intégration facile avec des frameworks RL basés sur Python tels que Stable Baselines et RLlib. La conception modulaire permet de prototyper rapidement de nouveaux scénarios et de comparer aisément les algorithmes multi-agent.

MultiAgentes offre une architecture modulaire pour définir des environnements et des agents, supportant des interactions multi-agent synchrones et asynchrones. Il comprend des classes de base pour les environnements et les agents, des scénarios prédéfinis pour des tâches coopératives et compétitives, des outils pour personnaliser les fonctions de récompense, et des API pour la communication entre agents et le partage d'observations. Les utilitaires de visualisation permettent une surveillance en temps réel des comportements des agents, tandis que les modules de journalisation enregistrent les métriques de performance pour analyse. Le framework s'intègre parfaitement avec les bibliothèques RL compatibles avec Gym, permettant aux utilisateurs d'entraîner des agents avec des algorithmes existants. MultiAgentes est conçu pour l'extensibilité, permettant aux développeurs d'ajouter de nouveaux modèles d'environnement, types d'agents et protocoles de communication adaptés à diverses applications de recherche et d'éducation.