CybMASDE permet aux chercheurs et développeurs de construire, configurer et exécuter des simulations multi-agent avec apprentissage par renforcement profond. Les utilisateurs peuvent élaborer des scénarios personnalisés, définir des rôles d'agents et des fonctions de récompense, et brancher des algorithmes RL standard ou personnalisés. Le cadre comprend des serveurs d'environnement, des interfaces d'agents en réseau, des collecteurs de données et des utilitaires de rendu. Il supporte l'entraînement parallèle, la surveillance en temps réel et la sauvegarde de modèles. L'architecture modulaire de CybMASDE permet une intégration transparente de nouveaux agents, espaces d'observation et stratégies d'entraînement, accélérant l'expérimentation dans la commande coopérative, le comportement en essaim, l'allocation des ressources et autres cas d'usage multi-agent.

La simulation d'inspection multi-agent offre un cadre complet pour simuler et entraîner plusieurs agents autonomes à effectuer des tâches d'inspection en coopération dans des environnements Unity 3D. Elle s'intègre avec la boîte à outils Unity ML-Agents et propose des scènes configurables avec des cibles d'inspection, des fonctions de récompense ajustables et des paramètres de comportement des agents. Les chercheurs peuvent script des environnements personnalisés, définir le nombre d'agents et établir des curricula de formation via des APIs Python. Le paquet supporte les sessions d'entraînement parallèles, le journal TensorBoard et des observations personnalisables incluant des raycasts, des flux de caméras et des données de position. En ajustant les hyperparamètres et la complexité de l’environnement, les utilisateurs peuvent benchmarker des algorithmes d'apprentissage par renforcement sur des métriques de couverture, d'efficacité et de coordination. Le code open-source encourage l'extension pour la prototypie robotique, la recherche en IA coopérative et les démonstrations éducatives dans les systèmes multi-agents.

MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw fournit un kit complet pour le développement, l'entraînement et l'évaluation de multiples agents IA dans StarCraft II. Il expose des contrôles de bas niveau pour le déplacement d'unités, la visée et les capacités, tout en permettant une conception flexible de récompenses et de scénarios. Les utilisateurs peuvent facilement insérer des architectures neuronales personnalisées, définir des stratégies de coordination en équipe et enregistrer des métriques. Basé sur PySC2, il supporte l'entraînement en parallèle, la création de points de contrôle et la visualisation, ce qui en fait un outil idéal pour faire progresser la recherche en apprentissage par renforcement multi-agent coopératif et adversarial.