Les agents d'apprentissage par renforcement pour les jeux PettingZoo sont une bibliothèque en Python qui propose des algorithmes prêts à l'emploi DQN, PPO et A2C pour l'apprentissage par renforcement multi-agent dans les environnements PettingZoo. Elle comprend des scripts standardisés pour l'entraînement et l'évaluation, des hyperparamètres configurables, une journalisation intégrée dans TensorBoard et prend en charge à la fois les jeux compétitifs et coopératifs. Les chercheurs et développeurs peuvent cloner le dépôt, ajuster les paramètres de l'environnement et de l'algorithme, exécuter des sessions d'entraînement et visualiser les métriques pour accélérer leur développement et comparer leurs expériences en RL multi-agent.

PommerLearn permet aux chercheurs et aux développeurs d'entraîner des robots RL multi-agents dans l'environnement de jeu Pommerman. Il inclut des implémentations prêt-à-l'emploi d'algorithmes populaires (PPO, DQN), des fichiers de configuration flexibles pour les hyperparamètres, une journalisation automatique et une visualisation des métriques d'entraînement, un checkpointing de modèles et des scripts d'évaluation. Son architecture modulaire facilite l'extension avec de nouveaux algorithmes, la personnalisation des environnements et l'intégration avec des bibliothèques ML standard telles que PyTorch.