MADDPG-Keras offre un cadre complet pour la recherche en apprentissage par renforcement multi-agent en implémentant l'algorithme MADDPG dans Keras. Il supporte les espaces d'actions continues, plusieurs agents et les environnements standard d'OpenAI Gym. Les chercheurs et développeurs peuvent configurer les architectures de réseaux neuronaux, les hyperparamètres d'entraînement et les fonctions de récompense, puis lancer des expériences avec des journaux intégrés et un enregistrement des modèles pour accélérer l'apprentissage des politiques multi-agent.

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.

Ce dépôt fournit un cadre complet d'apprentissage par renforcement pour la recherche sur le gameplay de StarCraft II. L'agent principal utilise la Proximal Policy Optimization (PPO) pour apprendre des réseaux de politiques interprétant les données d'observation de l'environnement PySC2 et générant des actions précises dans le jeu. Les développeurs peuvent configurer les couches de réseaux neuronaux, la reformulation des récompenses et les plannings d'entraînement pour optimiser la performance. Le système supporte la collecte d'échantillons en multiprocessing pour plus d'efficacité, des outils de journalisation pour suivre les courbes d'entraînement, et des scripts d'évaluation pour tester les politiques entraînées contre des adversaires scriptés ou IA intégrée. Le code est écrit en Python et utilise TensorFlow pour la définition et l'optimisation des modèles. Les utilisateurs peuvent étendre des composants tels que les fonctions de récompense personnalisées, le pré-traitement des états ou les architectures de réseaux pour répondre à leurs objectifs de recherche spécifiques.