Jason-RL ajoute une couche d'apprentissage par renforcement au cadre multi-agent Jason, permettant aux agents AgentSpeak BDI d'apprendre des politiques de sélection d'actions via le feedback de récompense. Elle met en œuvre les algorithmes Q-learning et SARSA, supporte la configuration des paramètres d'apprentissage (taux d'apprentissage, facteur d'actualisation, stratégie d'exploration) et enregistre les métriques d'entraînement. En définissant des fonctions de récompense dans les plans d'agents et en exécutant des simulations, les développeurs peuvent observer l'amélioration des prises de décision des agents au fil du temps, s'adaptant à des environnements changeants sans coder manuellement les politiques.

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.