Gym-Recsys est une boîte à outils qui encapsule des tâches de recommandation dans des environnements OpenAI Gym, permettant aux algorithmes d'apprentissage par renforcement d'interagir étape par étape avec des matrices utilisateur-élément simulées. Il fournit des générateurs de comportements utilisateur synthétiques, supporte le chargement de datasets populaires et livre des métriques standard comme Precision@K et NDCG. Les utilisateurs peuvent personnaliser les fonctions de récompense, les modèles utilisateur et les pools d’objets pour expérimenter différentes stratégies de recommandation RL de manière reproductible.

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.