OpenSpiel est un cadre de recherche qui fournit une large gamme d'environnements (de jeux simples sur matrice à des jeux de plateau complexes comme Échecs, Go et Poker) et implémente divers algorithmes d'apprentissage par renforcement et de recherche (ex. itération de valeur, méthodes de gradient de politique, MCTS). Son noyau modulaire en C++ et ses liaisons Python permettent aux utilisateurs d'intégrer des algorithmes personnalisés, de définir de nouveaux jeux et de comparer les performances sur des benchmarks standards. Conçu pour l’extensibilité, il supporte des scénarios à un ou plusieurs agents, permettant d’étudier des stratégies coopératives et compétitives. Les chercheurs utilisent OpenSpiel pour prototyper rapidement des algorithmes, réaliser des expériences à grande échelle et partager du code reproductible.

Prediction Market Agent Tooling fournit une architecture modulaire pour créer des agents de trading autonomes sur des marchés de prédiction. Elle propose des connecteurs pour des plateformes majeures comme Augur et Polymarket, une bibliothèque de modèles de stratégie réutilisables, des flux de données en temps réel, un moteur de backtesting robuste et des analyses de performance intégrées. Les utilisateurs peuvent rapidement prototyper des algorithmes, simuler des conditions de marché historiques et déployer des agents en direct avec des outils de surveillance, ce qui en fait un outil idéal pour les chercheurs et les traders quantitatifs.

Acme est un framework basé sur Python qui simplifie le développement et l'évaluation d'agents d'apprentissage par renforcement. Il propose une collection d'implémentations d'agents préconstruites (par exemple, DQN, PPO, SAC), des enveloppes d'environnement, des tampons de répétition et des moteurs d'exécution distribués. Les chercheurs peuvent combiner et ajuster les composants pour prototyper de nouveaux algorithmes, surveiller les métriques d'entraînement avec la journalisation intégrée et exploiter des pipelines distribués évolutifs pour de large experiments. Acme s'intègre avec TensorFlow et JAX, prend en charge des environnements personnalisés via OpenAI Gym interfaces, et inclut des utilitaires pour la sauvegarde, l'évaluation et la configuration des hyperparamètres.