Shepherding est un cadre de simulation open-source conçu pour les chercheurs et développeurs en apprentissage par renforcement afin d'étudier et d'implémenter des tâches de bergerie multi-agents. Il fournit un environnement compatible Gym où les agents peuvent apprendre à effectuer des comportements tels que faire le tour, collecter et disperser des groupes cibles dans des espaces continus ou discrets. Le cadre comprend des fonctions modulaires pour le façonnage de récompenses, la paramétrisation de l'environnement et des utilitaires de journalisation pour surveiller les performances d'entraînement. Les utilisateurs peuvent définir des obstacles, des populations d'agents dynamiques et des politiques personnalisées en utilisant TensorFlow ou PyTorch. Les scripts de visualisation génèrent des tracés de trajectoires et des enregistrements vidéo des interactions des agents. La conception modulaire de Shepherding permet une intégration transparente avec les bibliothèques RL existantes, facilitant la reproductibilité des expériences, le benchmarking de stratégies de coordination innovantes et le prototypage rapide de solutions de bergerie basées sur l'IA.

aiMotive propose un logiciel IA avancé conçu pour le développement et les tests de véhicules autonomes. Leurs solutions IA comprennent des systèmes de perception, des environnements de simulation et des outils de développement qui améliorent la fiabilité et la sécurité des technologies de conduite autonome. En utilisant l'IA, ils créent des environnements réalistes que les développeurs peuvent utiliser pour former et tester des algorithmes de conduite autonome, garantissant des performances optimales dans des scénarios réels.

JasonEnvironments fournit une collection de modules environnementaux conçus spécifiquement pour le système multi-agent Jason. Chaque module expose une interface standardisée permettant aux agents de percevoir, agir et interagir dans divers scénarios tels que poursuite-fuite, recherche de ressources et tâches coopératives. La bibliothèque est facile à intégrer dans des projets Jason existants : il suffit d'inclure le JAR, de configurer l'environnement souhaité dans le fichier d'architecture de l'agent et de lancer la simulation. Les développeurs peuvent également étendre ou personnaliser les paramètres et règles pour adapter l'environnement à leurs besoins de recherche ou éducatifs.

LifelongAgentBench est conçu pour simuler des environnements d'apprentissage continu du monde réel, permettant aux développeurs de tester des agents IA sur une séquence de tâches évolutives. Le cadre offre une API plug-and-play pour définir de nouveaux scénarios, charger des jeux de données et configurer des politiques de gestion de mémoire. Des modules d'évaluation intégrés calculent des métriques telles que transfert en avant, transfert en arrière, taux d'oubli et performance cumulative. Les utilisateurs peuvent déployer des implémentations de base ou intégrer des agents propriétaires, facilitant une comparaison directe dans des conditions identiques. Les résultats sont exportés sous forme de rapports standardisés, avec des graphiques interactifs et des tableaux. L'architecture modulaire supporte des extensions avec des chargeurs de données, des métriques et des plugins de visualisation personnalisés, permettant aux chercheurs et ingénieurs d'adapter la plateforme à divers domaines d'application.

En pratique, LlamaSim vous permet de définir plusieurs agents alimentés par l’IA utilisant le modèle Llama, de configurer des scénarios d’interaction et de lancer des simulations contrôlées. Vous pouvez personnaliser la personnalité des agents, la logique de décision et les canaux de communication à l’aide d’APIs Python simples. Le cadre gère automatiquement la construction des prompts, l’analyse des réponses et le suivi de l’état de la conversation. Il enregistre toutes les interactions et fournit des métriques d’évaluation intégrées telles que la cohérence des réponses, le taux de réalisation des tâches et la latence. Avec son architecture plugin, vous pouvez intégrer des sources de données externes, ajouter des fonctions d’évaluation personnalisées ou étendre les capacités des agents. La légèreté du noyau de LlamaSim le rend adapté au développement local, aux pipelines CI ou aux déploiements dans le cloud, permettant une recherche reproductible et une validation rapide de prototypes.