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.

Vanilla Agents est un cadre léger basé sur PyTorch qui fournit des implémentations modulaires et extensibles d'agents d'apprentissage par renforcement de base. Il supporte des algorithmes comme DQN, Double DQN, PPO et A2C, avec des wrappers d'environnement adaptables compatibles avec OpenAI Gym. Les utilisateurs peuvent configurer les hyperparamètres, enregistrer les métriques d'entraînement, sauvegarder les points de contrôle et visualiser les courbes d'apprentissage. La base de code est organisée pour la clarté, ce qui le rend idéal pour le prototypage de recherche, un usage éducatif et la mise en référence de nouvelles idées en RL.