MAGAIL implémente une extension multi-agent de l'apprentissage par imitation adversariale générative, permettant à des groupes d'agents d'apprendre des comportements coordonnés à partir de démonstrations d'experts. Construit en Python avec support pour PyTorch (ou variantes TensorFlow), MAGAIL se compose de modules de politiques (générateur) et de discriminateurs, entraînés en boucle antagoniste. Les agents génèrent des trajectoires dans des environnements tels que OpenAI Multi-Agent Particle Environment ou PettingZoo, que le discriminateur utilise pour évaluer leur authenticité par rapport aux données d'experts. Par des mises à jour itératives, les réseaux de politiques convergent vers des stratégies proches de celles des experts sans fonctions de récompense explicites. La conception modulaire de MAGAIL permet de personnaliser les architectures de réseau, l’ingestion de données d’experts, l’intégration avec l’environnement et les hyperparamètres d'entraînement. De plus, la journalisation intégrée et la visualisation avec TensorBoard facilitent la surveillance et l’analyse des progrès d'apprentissage multi-agent et des comparateurs de performance.

SoccerAgent est un cadre IA spécialisé conçu pour développer et entraîner des agents de football autonomes en utilisant des techniques avancées d'apprentissage par renforcement multi-agent (MARL). Il simule des matchs de football réalistes dans des environnements 2D ou 3D, offrant des outils pour définir des fonctions de récompense, personnaliser les attributs des joueurs et mettre en œuvre des stratégies tactiques. Les utilisateurs peuvent intégrer des algorithmes RL courants (tels que PPO, DDPG et MADDPG) via des modules intégrés, suivre la progression de l'entraînement via des tableaux de bord et visualiser le comportement des agents en temps réel. Le cadre prend en charge l'entraînement basé sur des scénarios pour l'attaque, la défense et la coordination. Avec une base de code extensible et une documentation détaillée, SoccerAgent permet aux chercheurs et développeurs d'analyser la dynamique d'équipe et d'affiner leurs stratégies de jeu basées sur l'IA pour des projets académiques et commerciaux.