La bibliothèque multi-agents d'apprentissage par renforcement d'alaamoheb est une ressource complète open-source conçue pour faciliter le développement, l'entraînement et l'évaluation de plusieurs agents opérant dans des environnements partagés. Elle comprend des implémentations modulaires d'algorithmes basés sur la valeur et la politique, tels que DQN, PPO, MADDPG, et plus encore. Le dépôt supporte l'intégration avec OpenAI Gym, Unity ML-Agents et le StarCraft Multi-Agent Challenge, permettant aux utilisateurs d’expérimenter à la fois dans des scénarios de recherche et inspirés de cas réels. Avec des configurations d'expériences YAML, des utilitaires de journalisation et des outils de visualisation, les praticiens peuvent suivre les courbes d'apprentissage, ajuster les hyperparamètres et comparer différents algorithmes. Ce cadre accélère les expérimentations dans des tâches multi-agents coopératives, compétitives ou mixtes, facilitant la recherche reproductible et le benchmarking.

Ce projet open-source offre un cadre complet d'apprentissage par renforcement multi-agent basé sur PyTorch et Unity ML-Agents. Il propose des algorithmes DDPG décentralisés, des wrappers d'environnements et des scripts d'entraînement. Les utilisateurs peuvent configurer les politiques d'agents, les réseaux critiques, les buffers de relecture et les travailleurs d'entraînement parallèles. Les hooks de journalisation permettent la surveillance avec TensorBoard, tandis qu'une architecture modulaire supporte des fonctions de récompense et paramètres d'environnement personnalisés. Le dépôt inclut des scènes Unity d'exemple illustrant des tâches de navigation collaborative, idéal pour étendre et benchmarker des scénarios multi-agent en simulation.