VMAS est une boîte à outils complète pour construire et entraîner des systèmes multi-agents utilisant l'apprentissage par renforcement profond. Il supporte la simulation parallèle sur GPU de centaines d'instances d'environnement, permettant une collecte de données à haut débit et un entraînement évolutif. VMAS inclut des implémentations des algorithmes MARL populaires tels que PPO, MADDPG, QMIX et COMA, avec des interfaces modulaires pour la politique et l'environnement pour une prototypage rapide. Le cadre facilite la formation centralisée avec exécution décentralisée (CTDE), propose une personnalisation du façonnage des récompenses, des espaces d'observation et des hooks de rappel pour la journalisation et la visualisation. Avec sa conception modulaire, VMAS s'intègre parfaitement avec les modèles PyTorch et les environnements externes, ce qui en fait un choix idéal pour la recherche dans les tâches coopératives, compétitives et à motivations mixtes en robotique, gestion du trafic, allocation des ressources et scénarios d'IA de jeux.

EasyRFP offre une solution complète pour les organisations afin de créer, gérer et évaluer les RFP sans effort. Elle propose des outils pour simplifier le processus de RFP, de la rédaction et de la collaboration au suivi des réponses et à la sélection des meilleures propositions. Avec EasyRFP, les entreprises peuvent garantir un processus d'approvisionnement fluide et efficace, ce qui conduit finalement à une meilleure prise de décision et à une allocation des ressources optimisée.

MARL-DPP est un cadre open-source permettant l'apprentissage par renforcement multi-agent (MARL) avec diversité imposée via des processus déterminants (DPP). Les approches MARL traditionnelles souffrent souvent d'une convergence des politiques vers des comportements similaires ; MARL-DPP y remédie en intégrant des mesures basées sur le DPP pour encourager les agents à conserver des distributions d'actions diversifiées. La boîte à outils fournit un code modulaire pour intégrer le DPP dans les objectifs d'entraînement, l’échantillonnage de politiques et la gestion de l’exploration. Elle inclut une intégration prête à l’emploi avec des environnements standard comme OpenAI Gym et l’environnement multi-agent Particle (MPE), ainsi que des utilitaires pour la gestion des hyperparamètres, la journalisation et la visualisation des métriques de diversité. Les chercheurs peuvent évaluer l’impact des contraintes de diversité sur des tâches coopératives, l’allocation des ressources et les jeux compétitifs. La conception extensible prend en charge des environnements personnalisés et des algorithmes avancés, facilitant l’exploration de nouvelles variantes de MARL-DPP.