NKC Multi-Agent Models fournit aux chercheurs et développeurs une boîte à outils complète pour concevoir, entraîner et évaluer des systèmes d'apprentissage par renforcement multi-agents. Elle dispose d'une architecture modulaire où les utilisateurs définissent des politiques agents personnalisées, des dynamiques d’environnement et des structures de récompense. L’intégration transparente avec OpenAI Gym permet un prototypage rapide, tandis que le support de TensorFlow et PyTorch offre une flexibilité dans le choix des moteurs d’apprentissage. Le framework inclut des utilitaires pour la rejouabilité d’expérience, la formation centralisée avec exécution décentralisée, et la formation distribuée sur plusieurs GPUs. Des modules de journalisation et de visualisation étendus capturent les métriques de performance, facilitant le benchmarking et l’ajustement des hyperparamètres. En simplifiant la mise en place de scénarios coopératifs, compétitifs et mixtes, NKC Multi-Agent Models accélère l’expérimentation dans des domaines comme les véhicules autonomes, les essaims robotiques et l’IA de jeu.

RL-Agents est un framework d'apprentissage par renforcement de niveau recherche construit sur PyTorch qui regroupe des algorithmes RL populaires dans les méthodes basées sur la valeur, la politique et l'acteur-critique. La bibliothèque dispose d'une API d'agent modulaire, d'une accélération GPU, d'une intégration transparente avec OpenAI Gym et d'outils intégrés de journalisation et de visualisation. Les utilisateurs peuvent configurerles hyperparamètres, personnaliser les boucles d'entraînement et mesurer les performances avec quelques lignes de code, rendant RL-Agents idéal pour la recherche académique, le prototypage et l'expérimentation industrielle.

TexasHoldemAgent fournit un environnement modulaire basé sur Python pour entraîner, évaluer et déployer un joueur de poker alimenté par IA pour le Texas Hold’em limit heads-up. Il intègre un moteur de simulation personnalisé avec des algorithmes d'apprentissage par renforcement profond, dont DQN, pour une amélioration itérative de la politique. Les capacités clés incluent l'encodage de l'état de la main, la définition de l'espace d'action (fold, call, raise), la modélisation de la récompense et l'évaluation des décisions en temps réel. Les utilisateurs peuvent personnaliser les paramètres d'apprentissage, utiliser l'accélération CPU/GPU, suivre l'avancement de la formation et charger ou sauvegarder des modèles entraînés. Le cadre supporte des simulations par lot pour tester diverses stratégies, générer des métriques de performance et visualiser les taux de réussite, permettant aux chercheurs, développeurs et amateurs de poker d'expérimenter avec des stratégies de jeu pilotées par l'IA.

Fast Reinforcement Learning est un framework Python spécialisé visant à accélérer le développement et l'exécution d'agents d'apprentissage par renforcement. Il offre une prise en charge prête à l'emploi pour des algorithmes populaires tels que PPO, A2C, DDPG et SAC, associée à une gestion d'environnements vectorisés à haut débit. Les utilisateurs peuvent facilement configurer des réseaux de politiques, personnaliser des boucles d'apprentissage et exploiter l'accélération GPU pour des expérimentations à grande échelle. La conception modulaire de la bibliothèque assure une intégration transparente avec les environnements OpenAI Gym, permettant aux chercheurs et praticiens de prototyper, de benchmarker et de déployer des agents dans une variété de tâches de contrôle, de jeux et de simulation.

MARTI (Multi-Agent Reinforcement Learning Toolkit and Interface) est un cadre orienté recherche qui facilite le développement, l'évaluation et le benchmarking des algorithmes RL multi-agent. Il offre une architecture plug-and-play où les utilisateurs peuvent configurer des environnements personnalisés, des politiques d'agents, des structures de récompense et des protocoles de communication. MARTI s'intègre aux bibliothèques de deep learning populaires, supporte l'accélération GPU et l'entraînement distribué, et génère des journaux détaillés ainsi que des visualisations pour l'analyse des performances. La conception modulaire du toolkit permet une prototypage rapide des approches novatrices et une comparaison systématique avec des baselines standard, ce qui le rend idéal pour la recherche académique et les projets pilotes dans les systèmes autonomes, la robotique, l'IA de jeu et les scénarios multi-agents coopératifs.

MultiAgentSystems a été conçu pour simplifier le processus de construction et d’évaluation des applications d’apprentissage par renforcement multi-agent (MARL). La plateforme inclut des implémentations d’algorithmes de pointe tels que MADDPG, QMIX, VDN, ainsi que la formation centralisée avec une exécution décentralisée. Elle propose des wrappers d’environnement modulaires compatibles avec OpenAI Gym, des protocoles de communication pour l’interaction des agents et des utilitaires de journalisation pour suivre des métriques telles que la modulation des récompenses et les taux de convergence. Les chercheurs peuvent personnaliser l’architecture des agents, ajuster les hyperparamètres et simuler des scénarios comprenant la navigation coopérative, l’allocation de ressources et des jeux adverses. Avec un support intégré pour PyTorch, l’accélération GPU et l’intégration avec TensorBoard, MultiAgentSystems accélère l’expérimentation et la mise en place de benchmarks dans des domaines multi-agent collaboratifs et compétitifs.

Shumai est une puissante bibliothèque de tenseurs conçue pour JavaScript et TypeScript, créée par Facebook Research (FAIR). La bibliothèque se distingue par ses performances élevées, sa connectivité réseau et ses capacités différentiables. Construite en utilisant Bun et Flashlight, elle permet aux développeurs d'intégrer sans effort des fonctionnalités d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique dans des applications Web. Elle prend en charge des fonctionnalités telles que le calcul sur GPU, ce qui la rend idéale pour des calculs scientifiques complexes et l'entraînement de modèles. Shumai vise à fournir un environnement robuste pour développer des modèles d'apprentissage automatique avancés dans un écosystème TypeScript.